池化层的作用：降低计算量、减少过拟合、提升平移不变性

池化层的主要效果如下：

1. 减少计算量：通过降低输入数据的分辨率，池化层可以减少后续卷积层的计算量，从而提高模型的训练速度。

2. 减小过拟合：通过降低输入数据的维度，池化层可以减少模型的参数数量，从而降低模型的复杂度，减小模型的过拟合风险。

3. 对平移不变性的提升：池化层可以将输入数据的不同位置的特征合并在一起，从而提高模型对平移不变性的识别能力。

4. 特征提取：池化层可以在保留重要信息的同时去除冗余信息和噪声，从而帮助模型更好地提取特征。