卷积神经网络CNN的池化层和1*1的卷积核的作用

（1）池化层|Pooling Layer：
目前，有两种广泛使用的池化操作——平均池化（average pooling）和最大池化（max pooling），其中最大池化是两者中使用最多的一个操作，其效果一般要优于平均池化。池化层用于在卷积神经网络上减小特征空间维度，但不会减小深度，1乘1的卷积核来担任减小深度的角色。当使用最大池化层时，采用输入区域的最大数量，而当使用平均池化时，采用输入区域的平均值。下图就是采用最大池化的方法维度从4乘4减小到了2乘2，但并不会减小深度（也就是通道数）

说明：一般普遍采用的都是2乘2的卷积核，并且步长是2，这样就达到了维度减小一半的目的

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_21950671/article/details/88808152

（2）1×1卷积理解
　　假设当前输入张量维度为6×6×32，卷积核维度为1×1×32，取输入张量的某一个位置（如图黄色区域）与卷积核进行运算。实际上可以看到，如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W，输入张量运算的1×1×32部分为输入x，那么每一个卷积操作相当于一个Wx过程，多个卷积核就是多个神经元，相当于一个全连接网络。
　　综上，可以将1×1卷积过程看成是将输入张量分为一个个输入为1×1×32的x，他们共享卷积核变量（对应全连接网络的权重）W的全连接网络。
　　
1×1卷积核作用就是通过控制卷积核的数量达到通道数大小的放缩。而池化层只能改变高度和宽度，无法改变通道数。

参考链接：https://www.cnblogs.com/CZiFan/p/9490565.html