卷积神经网络池化层介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中的池化层是一种降采样操作，主要用于减少特征图的空间尺寸，从而降低计算复杂度和过拟合的风险。池化层主要有两种类型：

1. 最大池化（Max Pooling）：它从输入区域选取最大值作为输出，通常选择2x2或3x3的窗口大小，步长（stride）一般也设置为2，这样每下一次滑动，就会丢弃窗口内的非最大值，保留最显著的特征。

2. 平均池化（Average Pooling）：与最大池化类似，但取的是窗口内所有值的平均值作为输出。这种方法相对于最大池化更平滑，但可能丢失一些细节信息。

池化层的主要作用包括：
- **特征不变性**：对位置不敏感，即使输入图像的小尺度变化，池化后的特征仍然保持不变。
- **计算效率**：减小特征图的大小，减少后续层所需的计算资源。
- **减少过拟合**：减少模型对于输入数据中微小变化的过度依赖，提高泛化能力。