池化层原理与CNN特征稳定性解析

池化层作为CNN架构中的重要组件，在特征提取、参数压缩和模型鲁棒性等方面发挥着关键作用。从最初的简单下采样操作，到现代网络中的复杂变体，池化层的演进历程反映了深度学习领域对特征表达的不断探索。随着研究的深入，我们期待看到更多创新的池化方法，为计算机视觉和其他领域带来新的突破。