Update DL.0.3.md

Author: KeKe-Li

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@@ -24,3 +24,12 @@ AI的开发离不开算法那我们就接下来开始学习算法吧！
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 卷积层，采用各种卷积核对输入图片进行卷积处理，基本卷积过程如图2所示。卷积操作具有平移不变性。因而，能够支持神经元学习到鲁棒性比较高的特征。
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+<img width="300" align="center" src="../../images/361.jpg" />
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+池化层的操作，是一种降采样操作。该操作是在一个小区域内，采取一个特定的值作为输出值。比如图3，在每个特定的小区域内，我们选取最大值作为输出值。池化层的操作可以达到一定的空间不变性效果。
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+卷积神经网络中的激励函数，根据一系列的输入值，神经元之间连接的权值以及激励规则，刺激神经元。
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+卷积神经网络中的损失函数，在训练阶段，用于评估网络输出结果与实际值的差异。然后用损失函数的值更新每个神经元之间的权重值。卷积神经网络的训练目的就是最小化损失函数值。