池化层不增加参数却提升模型速度？原因解析

池化层通常不会增加模型的参数数量，因为它不包含可训练的权重。池化层的目的是减少特征图的大小，并提取出主要的特征信息，从而减少模型中需要处理的数据量。这样可以减少模型的计算复杂度，加快模型的运算速度。因此，即使加入了池化层，模型的参数数量不变，但模型的运算速度有望提高。

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