Implement the following function, which pads all the images of a batch of examples X with zeros. Use np.pad. Note if you want to pad the array "a" of shape (5,5,5,5,5)(5,5,5,5,5) with pad = 1 for the 2nd dimension, pad = 3 for the 4th dimension and pad = 0

a = np.pad(a, ((0,0), (1,1), (0,0), (3,3), (0,0)), 'constant', constant_values = (..,..))

Pooling layer

池化層減少了輸入的高度和寬度。它有助於減少計算，同時也有助於使功能檢測器在輸入中更不變數。這兩種型別的合用層是max-合用層：在輸入上滑動一個（f、ff、f）視窗，並在輸出中儲存視窗的最大值。平均池層：將一個（f，ff，f）視窗滑過輸入，並在輸出中儲存視窗的平均值。

YOLO:

YOLO（“你只看一次”）是一個很受歡迎的algoritm，因為它能達到很高的精確度，同時也能實時執行。