池化层：卷积神经网络中的特征压缩利器

池化层，也称为下采样层，位于卷积层之后，其作用是保留卷积层提取的主要特征，同时对特征进行压缩，以减少网络模型的计算复杂度，同时也有防止过拟合的作用。池化层通常采用最大池化或平均池化的方式，将卷积层输出的特征图分块，然后在每个块中取最大值或平均值作为该块的特征表示，最终得到压缩后的特征图。最大池化在保留主要特征的同时能够提高特征的不变性，平均池化则能够平滑特征图，降低特征的噪声。池化层的输出通常会被送入下一层的卷积层或全连接层进行进一步处理，以提高网络的表达能力和预测性能。