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1. 定义

池化是对特征图进行的一种压缩操作，通过在一个小的局部区域内进行汇总统计，用一个值来代表这个区域的特征信息，常用于卷积神经网络（CNN）中。

2. 作用

提取代表性信息的同时降低特征维度，具有平移不变性。

减少数据维度，降低计算量，提高模型训练速度，同时还能在一定程度上防止过拟合，使模型具有更好的泛化能力，提取更具代表性的特征。

3. 常见类型

• 最大池化（Max Pooling）：在每个池化窗口中，取窗口内的最大值作为该区域的输出值，能突出图像中的显著特征。
• 平均池化（Average Pooling）：计算每个池化窗口内元素的平均值作为输出值，能保留特征的整体统计信息。
• 随机池化（Stochastic Pooling）：根据一定的概率分布对池化窗口内的元素进行采样，在训练过程中引入了随机性，有助于提高模型的鲁棒性。

4. 常用池化窗口

大小2*2，步长为2，使用最大池化