通常在卷积层之后会得到维度很大的特征，将特征切成几个区域，取其最大值或平均值，得到新的、维度较小的特征。池化方式一般有两种，一种为取最大值，另一种为取均值，池化的过程也是一个移动窗口在输入矩阵上滑动，滑动过程中去这个窗口中数据矩阵上最大值或均值作为输出，池化层的大小一般为2*2，步长为1
池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。
池化层的作用是对数据进行降维处理，对于所有神经网络来说，随着网络深度增加，网络中权值参数的数量也会越来越大，这也是导致我们在训练一个大型网络时必须使用大型服务站和GPU加速了，但是卷积神经网络出了它本身权值共享和局部连接方式可以有效的降低网络压力外，池化层也作为一个减低网络压力的重要组成部分，经过卷积层后的数据做为池化层的输入进行池化操作。
池化层的具体作用：
特征不变性，也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片，这说明这张图像中仍保留着狗最重要的特征，我们一看就能判断图像中画的是一只狗，图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息，而留下的信息则是具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。
特征降维，我们知道一幅图像含有的信息是很大的，特征也很多，但是有些信息对于我们做图像任务时没有太多用途或者有重复，我们可以把这类冗余信息去除，把最重要的特征抽取出来，这也是池化操作的一大作用。
在一定程度上防止过拟合，更方便优化。
