卷积神经网络-池化

池化是卷积神经网络中的一种操作，它的主要目的是减小数据的空间大小，从而减少计算量和参数数量。池化操作通常在卷积层之后进行，可以采用不同的方法来实现，如最大池化、平均池化等。最大池化是将相邻区域内的最大值作为该区域的代表值，而平均池化则是将相邻区域内的平均值作为该区域的代表值。池化操作不仅可以减小数据的空间大小，还可以增强模型的鲁棒性和不变性，从而提高模型的性能。