为了有效地减少计算量，CNN卷积神经网络使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。池化就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。图像缩小了，也就减少了计算量。

池化的操作也很简单，通常情况下，池化区域是2*2大小，然后按一定规则转换成相应的值，例如取这个池化区域内的最大值（max-pooling）、平均值（mean-pooling）等，以这个值作为结果的像素值。

下图显示了左上角2*2池化区域的max-pooling结果，取该区域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00)，作为池化后的结果，如下图：

池化区域往右，第二小块取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33)，作为池化后的结果，如下图：

其它区域也是类似，取区域内的最大值作为池化后的结果，最后经过池化后，结果如下：

对所有的feature map执行同样的操作，结果如下：

最大池化（max-pooling）保留了每一小块内的最大值，也就是相当于保留了这一块最佳的匹配结果（因为值越接近1表示匹配越好）。也就是说，它不会具体关注窗口内到底是哪一个地方匹配了，而只关注是不是有某个地方匹配上了。

通过加入池化层，图像缩小了，能很大程度上减少计算量，降低机器负载。

来源：
https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9754072.html