改写：在VGG-16网络模型的第一层、第三层卷积层后加入池化核为3、步长为2的重叠池化层还有一个作用就是增大卷积神经网络模型的感受野增大感受野有利于卷积神经网络模型提取更加丰富的特征信息。
在VGG-16网络模型的第一层和第三层卷积层后加入重叠池化层，该层使用池化核大小为3，步长为2。这一操作的作用之一是扩大卷积神经网络模型的感受野，从而有利于提取更加丰富的特征信息。
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在VGG-16网络模型的第一层和第三层卷积层后加入重叠池化层，该层使用池化核大小为3，步长为2。这一操作的作用之一是扩大卷积神经网络模型的感受野，从而有利于提取更加丰富的特征信息。
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