池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一个关键组件，主要用于减少特征图（feature maps）的维度，同时保留重要的特征信息。
一、池化层的含义
池化层在卷积神经网络中扮演着降维和特征聚合的角色。它通过设定窗口在特征图上滑动，对窗口内的数据进行聚合操作（如取最大值或平均值），从而减小特征图的尺寸，降低数据的空间维度。
这一过程不仅减少了计算量，还有助于提取关键特征，抑制噪声，并提升模型对输入数据变化的鲁棒性。简而言之，池化层是CNN中用于压缩数据、保留重要特征并提升模型性能的关键层。
红色部分标注的即为池化层
二、池化层的参数
在进行池化操作之前，需要定义以下关键参数：
池化窗口大小（Kernel Size）：决定了池化操作覆盖的局部区域大小，常用的有2x2、3x3等。
步长（Stride）：决定了池化窗口在特征图上滑动的距离。步长与池化窗口大小相同时，池化操作不重叠；步长小于池化窗口大小时，池化操作会重叠。