汇聚（池化）
卷积之后，特征图往往很大。汇聚（pooling，也叫池化）就是把它“缩小”一圈：拿一个小窗口（这里 2×2）不重叠地扫过去，每块只留一个代表值——最大汇聚留最强的那个响应，平均汇聚留平均值。这样既减少了计算量，又让网络对位置的小变动不那么敏感（平移不变）。换换两种方式，看 8×8 怎么被缩成 4×4。
左边 8×8 是输入特征图（越亮响应越强）。2×2 窗口不重叠地滑动，每块输出一个值，得到右边 4×4。金框是当前窗口和它对应的输出格。
输入 8×8
→
汇聚后 4×4
最大汇聚
只留窗口里最强的响应——“这一带有没有出现这个特征”，最常用。
平均汇聚
取窗口平均，更平滑，保留整体强度但弱化尖峰。
为什么有用
缩小尺寸省算力；位置略微移动结果也基本不变（平移不变），还能扩大后层的感受野。