卷积层和池化层的作用分别是什么？

卷积层是深度学习中经常用到的一种层，它的主要作用是使用卷积核对输入进行卷积运算，从而提取出输入中的特征信息。卷积运算可以在保留图像空间结构信息的同时，对图像进行特征提取和降维处理。

池化层是深度学习中的一种常见层，其主要作用是对卷积层的输出进行下采样处理，减少输出feature map的维度，从而可以有效地减少参数，也可以抑制卷积层输出特征中的噪声和冗余信息，提高特征的鲁棒性和泛化能力。常见的池化方式包括最大池化、平均池化等。