池化层，又被称为下采样层，主要的作用是降低特征图的维数。以图像的局部相关原理为基准，即在图像中，相邻像素之间的相关性是较强的。接着对图像进行下采样，下采样是指将图像的分辨率降低的过程，也称为降采样。这样做可以很大程度上降低网络的计算复杂度，同时图像的旋转不变性也不会受到过多的损害。

池化层，又称为下采样层，是卷积神经网络中的一种重要结构。池化层的主要作用是通过对特征图进行降维，来减少网络的参数数量，降低计算复杂度，并且可以在一定程度上提高模型的鲁棒性和泛化能力。在池化操作的过程中，通常会选择一定的窗口大小和步幅，然后在窗口内取一个最大或平均值作为窗口内的特征值，将其作为池化后的输出结果。池化层的操作过程类似于图像的下采样，可以将图像的分辨率降低，从而减少计算量，同时保留图像的主要特征。通过池化层的操作，网络可以更加高效地学习到图像中的重要特征，从而提高模型的准确率和鲁棒性。