# Unit Ten：Key Computations in AI Visual Algorithms (Ⅱ)
在這堂課中，他更加解析了pooling、activation function與residual layer,我覺得很有趣的是他們其實是對一個模型往完全不同方向的想法，pooling是希望能夠減少資訊量，但activation function反而是覺得只有linear的模型不夠複雜，希望能夠增加複雜度，雖然最後都證實有用，但覺得非常特別，一方面擔心模型複雜，一方面又擔心模型不夠複雜，結果最終的結果卻是將此兩種加在一起，感覺還是有些矛盾在。