池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling
池化方法(1)：General / Mean / Max / Stochastic / Overlapping / Global Pooling CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心，激活函数帮助网络获得非线性特征，而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信息，这种语义信息是建立在较大的
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