池化层：降低卷积神经网络计算复杂度的利器

池化层可以减少网络模型计算复杂度，因为它可以在保持特征图尺寸不变的情况下，降低特征图的维度，从而减少了后续卷积层的计算量。此外，池化层还可以提取特征图的主要特征，从而增强网络的鲁棒性和泛化能力，降低过拟合现象的发生。因此，在卷积神经网络中，池化层是非常重要的一个组成部分。

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