承接上文对CNN的介绍[学习笔记P20-CNN]，下面来看看一些细节梳理：

CNN框架：

池化层（pooling layer)也叫做子采样层（subsampling layer），其作用是进行特征选择，降低特征数量，并从而减少参数数量。

为什么conv-layer之后需要加pooling_layer?

卷积层【局部连接和权重共享】虽然可以显著减少网络中连接的数量，但特征映射组中的神经元个数并没有显著减少。如果后面接一个分类器，分类器的输入维数依然很高，很容易过拟合。为了解决这个问题，可以再卷积层之后加上一个pooling layer，从而降低特征维数，避免过拟合。

Pooling是指对每个区域进行下采样（Down Sampling）得到一个之，作为这个区域的概括。常用的pooling 函数有两种：

1）最大池化（Max Pooling）：一般是取一个区域内所有神经元的最大值。

2）平均池化（Mean Pooling）：一般是取区域内所有神经元的平均值。

上图给出了采样max pooling进行子采样操作的示例。可以看出，汇聚层不但 可以有效地减少神经元的数量，还可以使得网络对

如果只有conv-layer会怎么样？

1）过于执着局部特征学习，忽视全局

      经过3层conv-layer 3X3filter后，相当于只用了1层conv-layer7X7filter来扫描原图（28-7+1=22）；对原图整体状态信息学习很少；从底层细小局部简单的特征到高层复杂全局性更高的特征，推进速度太慢。

2）计算量仍然很大

为什么使用pooling layer？

1）大幅降低parameters，降低计算量

2）通过多层conv-layer间接用更大的filter扫描原图

为什么Max pooling要优于strided convolution和average pooling？

1）strided convolution的弊端

跳格平移，容易overlook，忽视或者丢失细节数据。

2）average pooling的弊端

取均值，容易造成稀释特征程度的效果问题。

最佳downsampling的方法组合：

1）unstrided convolution

2）max pooling