CNN基础知识——池化（pooling）
还有一种叫平均池化（Average Pooling）,就是从以上取某个区域的最大值改为求这个区域的平均值：
池化的作用：
（1）保留主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合。
（2）invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)。
Pooling 层说到底还是一个特征选择，信息过滤的过程。也就是说我们损失了一部分信息，这是一个和计算性能的一个妥协，随着运算速度的不断提高，我认为这个妥协会越来越小。
现在有些网络都开始少用或者不用pooling层了。