池化层的作用

池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数数量，减小过拟合。如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。特征不变性也就是在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的 resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍还能识别出这是一张狗的图像，这说明这张图像中仍保留着狗最重要的特征，图像压缩时去掉的信息只是一些冗余信息，而留下的信息则是具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。池化层去冗余信息的思路是将一块区域的特征值集合通过一个主要特征值替换，达到快速数据降维的效果，常见方法有取局部最大值(maxpooling)或取局部平均(averagepooling)。

池化层不但能够有效减小神经元的数量，还可以使得网络对一些小的局部形态改变保持不变形，并拥有更大的感受野