池化操作是卷積神經網路(CNN)中的一種關鍵操作，主要目的是減少數據維度、降低模型複雜度、防止過擬合，並保留重要的特徵信息。
池化操作通常緊跟在卷積操作之後，可以通過減小特徵圖的空間大小來實現。在池化過程中，輸入的特徵圖被劃分為多個子區域，然後對每個子區域進行匯總統計，常見的池化方法包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。最大池化是選取每個子區域內的最大值作為輸出，而平均池化則是計算每個子區域內的平均值作為輸出。
此外，池化操作還能提供一定程度的平移不變性，即在小範圍內的平移變化不會影響池化後的結果。這些操作不僅有助於提高網路的魯棒性，還能減少計算量和記憶體消耗，加快模型訓練速度。