概述
池化层 ，也叫下采样，Down—pooling
主要用于 特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。
运算时与卷积层有些类似，也有stride、padding
主要有：
- Max Pooling：最大池化，常用
- Average Pooling：平均池化
Max Pooling（常用）
最大池化
与卷积层类似，采用一个2*2的 filter，max pooling是在每一个区域中 寻找 最大值，此处的 步长 stride=2，将左图提取的特征如右图：
keras api
Average Pooling（不常用）
平均池化
对每一个2*2的区域元素求和，再除以4，得到主要特征
keras api
tf.keras.layers.AveragePooling2D（AvgPool2D）平均池化层
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