CNN中池化的作用？

池化层的作用是对感受域内的特征进行选择，提取区域内最具代表性的特征，能够有效地减少输出特征数量，进而减少模型参数量。按操作类型通常分为最大池化(Max Pooling)、平均池化(Average Pooling)和求和池化(Sum Pooling)，它们分别提取感受域内最大、平均与总和的特征值作为输出，最常用的是最大池化和平均池化。