什么是池化技术

池化技术是一种常见的卷积神经网络（CNN）中的特征降维技术。它通过在卷积层后将特征图缩小来减少模型的计算复杂度，并且可以提高模型的鲁棒性和泛化性能。池化操作通常是通过将特征图分为不重叠的子区域，并对每个子区域进行一定的聚合操作（如最大池化、平均池化等）来实现的。这种聚合池化操作可以减少特征图的维度，并且可以保留重要的特征信息，以便在后续的网络层中进行更高级别的特征提取。