池化是缩小高、长方向上的空间的运算。比如，如图7-14 所示，进行将 2 × 2 的区域集约成 1 个元素的处理，缩小空间大小。

图7-14 的例子是按步幅 2 进行 2 × 2 的 Max池化 时的处理顺序。Max池化 是获取最大值的运算，“2 × 2”表示目标区域的大小。如图所示，从 2 × 2 的区域中取出最大的元素。此外，这个例子中将步幅设为了 2，所以 2 × 2 的窗口的移动间隔为 2 个元素。

另外，一般来说，池化的窗口大小会和步幅设定成相同的值。比如，3 × 3 的窗口的步幅会设为 3，4 × 4 的窗口的步幅会设为 4 等。

除了 Max 池化之外，还有 Average 池化等。相对于 Max 池化是从目标区域中取出最大值，Average 池化则是计算目标区域的平均值。在图像识别领域，主要使用 Max 池化。

通过池化层的计算，我们也能总结出一个通用公式，用于计算输入的特征图经过一轮池化操作后输出的特征图的宽度和高度：

其中，

池化层和卷积层不同，没有要学习的参数。池化只是从目标区域中取最大值（或者平均值），所以不存在要学习的参数。

经过池化运算，输入数据和输出数据的通道数不会发生变化。如图 7-15 所示，计算是按通道独立进行的。

输入数据发生微小偏差时，池化仍会返回相同的结果。因此，池化对输入数据的微小偏差具有鲁棒性。比如，3 × 3 的池化的情况下，如图7-16 所示，池化会吸收输入数据的偏差（根据数据的不同，结果有可能不一致）。