池化层Pooling

主要对卷积层学习到的特征图进行亚采样（subsampling）处理

最大池化

平均池化

降低了后续网络层的输入维度，缩减模型大小，提高计算速度

提高了Feature Map 的鲁棒性，防止过拟合