池化层的作用总结：

池化层的作用总结： 在卷积神经网络中通常会在相邻的卷积层之间加入一个池化层，池化层可以有效的缩小参数矩阵的尺寸，从而减少最后连接层的中的参数数量。所以加入池化层可以加快计算速度和防止过拟合的作用。 池化的原理或者是过程：pooling是在不同的通道上分开执行的（就是池化操作不改变通道数），且不需要参数控制。然后根据窗口大小进行相应的操作。 一般有max pooling、average poolin

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