卷积提取特征的结果太凌乱，加入一些池化层有效吗

是的，加入池化层可以有效地减少特征图的尺寸，并且可以帮助聚合特征信息。常用的池化方法有最大池化和平均池化。最大池化可以保留最显著的特征，而平均池化可以保留更多的细节信息。在卷积神经网络中，通常会在卷积层之后添加一个池化层，以提高模型的性能和准确率。但是过多的池化操作也会导致信息损失，需要根据具体情况选择合适的池化方式和数量。