卷积神经网络池化层：作用、原理及优势

池化层是卷积神经网络中一种常用的层，它的作用是对输入数据进行下采样，减少特征图的尺寸，从而降低计算量和内存消耗。具体地，池化层会将输入数据分割成若干个区域，然后对每个区域进行汇聚（如取平均值、最大值等），得到一个汇聚后的值作为输出。这样做的好处是可以保留输入数据的主要特征，同时减少了数据量，加快了计算速度，提高了模型的泛化能力。池化层通常会与卷积层交替使用，形成卷积神经网络的基本结构。