池化层(Pooling)的类型和作用

最大池化(Max Pooling)：取窗口内的最大值。保留最显著特征（纹理、边缘响应），提供平移不变性。平均池化(Average Pooling)：取窗口内平均值。平滑特征图、保留背景信息。全局平均池化(Global Average Pooling, GAP)：整个特征图取平均——常用于分类层前替代全连接层，大幅减少参数量。核心作用：(1)下采样——降低特征图分辨率，减少计算量。(2)特征不变性——提供轻微平移/旋转不变性。(3)防止过拟合——减少参数量。(4)增大感受野。趋势：现代CNN（ResNet）倾向于使用Stride=2卷积替代池化层进行下采样，但池化在特定场景仍不可替代。