什么是卷积神经网络的池化

卷积神经网络的池化是一种降采样技术，它通过在卷积层之间插入池化层来减少特征图的大小，从而减少计算量和参数数量。池化操作通常是在每个卷积层之后进行的，它将每个卷积核的输出进行聚合，以产生一个更小的输出特征图。

常见的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化将每个卷积核的输出中的最大值作为该区域的代表值，而平均池化则将该区域内所有值的平均值作为代表值。