神经网络池化层 神经网络池化层是一种用于减少特征图尺寸并保留重要信息的操作。它通常在卷积层之后应用，通过降采样来降低计算复杂度并增强特征的鲁棒性。 池化层通过滑动一个固定大小的窗口在输入特征图上，对每个窗口内的值进行聚合操作。最常见的池化类型是最大池化，它选择窗口内的最大值作为输出。另一种常见类型是平均池化，计算窗口内值的平均值。例如，一个2x2的池化窗口会将输入特征图的每个2x2区域缩减为单个值，从而将尺寸减半。 池化层的主要作用包括降低空间维度，减少后续层的参数数量，从而防止过拟合和计算负担。它还能提供一定程度的平移不变性，意味着输入的小幅变化不会显著影响输出，这有助于模型泛化到新数据。池化操作是逐通道进行的，因此不会改变特征图的通道数。 池化层在卷积神经网络中常用于逐步缩小特征图尺寸，同时突出主导特征。例如，在图像处理中，早期层可能捕获边缘等细节，而池化后更深层能聚焦于更复杂的模式如物体部分。池化层没有可训练参数，其行为在训练过程中是固定的。现代架构有时使用步长卷积替代池化，但池化仍在许多模型中用于高效降采样。