常用池化层选择

池化通常有两种：平均池化和最大池化。池化主要用于压缩特征图，平均池化会使用池中数据的平均值来代表池数据，而最大池化则是使用池中数据的最大值。池化相当于对特征图进行分区，然后提取每一个区的特征值来形成新的压缩过的特征图。池化也常称为下采样（downsampling）

池化层实例化时的参数pool_size是特征图的缩小比例因数。例如MaxPooling2D((2, 2))会在两个方向上将输入缩小一半，而MaxPooling2D((3, 3))则会在横竖两个方向上将输入缩小至原来的\(\frac{1}{3}\)。

对于一般卷积神经网络来说，常在卷积层后使用MaxPooling2D((2, 2))进行池化以压缩特征图，降低运算压力。