1. 池化層：由1個filter組成，對圖片 / 輸入矩陣進行空間上的降采樣處理，壓縮圖像的高度和寬度。池化層的filter不是用來得到feature map，而是用來獲取filter范圍內的特定值。池化層的filter並不設置特定的權值，通常只是用來獲取感受野范圍內的最大值或平均值。
降采樣處理：改變輸入矩陣的高度和寬度，但不會改變通道數 / 深度
2.池化： 主要分為最大池化和平均池化
①最大池化：用filter依次掃描輸入矩陣的局部，每次選取該區域的最大值
②平均池化：用filter依次掃描輸入矩陣的局部，每次選取該區域的平均值
3. 池化層的運行：池化層一般放在卷積層之后，批量歸一化或者激活函數之前
①輸入：經過卷積層計算得到的feature map，實質上是寬w、高h、通道數k的矩陣
②計算：根據設置的padding=0、stride，用filter來最大池化或平均池化，壓縮矩陣的寬度和高度，不改變通道數。
③輸出：輸出經過最大池化或平局池化的矩陣，通道數不變，寬度和高度的改變和卷積層的計算方式一致
高度和寬度的計算：
一般圖片的高度寬度是一樣的，卷積核的高度寬度也是一樣的，設圖片的高度/寬度=n，卷積核的高度/寬度=f，填充padding，步長s：
h_new or w_new =（N + 2 * padding - f）/ s +1 （一般不在池化層做填充）
