1. 术语
Filter ----- Receptive field 感受野
2. Pooling Layer池化层
池化层的作用在于使生成的表示更小也更容易控制，也就是降采样，这样最后就可以由与有更少的参数。池化只会发生在平面上，并不会发生在深度上。
3. MAX POOLING
池化的一个常见操作就是MAX POOLING，如图：
一个2*2的Filter，步长为2，在每个区域内提取该区域的最大值。
关于步长为什么为2：因为我们想要做的就是降采样，所以用一个数值来表示一个区域是合理的，应该尽量避免重复采样。
关于为什么MAX POOLING比均值池化好：可以把MAX POOLING看作这组卷积核在图像任意区域的受激程度的表示，然后用最大值来**它。
4.总结
CONVNET的本质就是将图片的特征逐层提取，最后提取出高级的特征图，每一层都是在前一层的输出基础上进行计算的，这时候，模型已经将图像输入处理成了信息含量更高的特征，为了实现分类的任务（一般是分类，当然也会有其他的任务），需要使用全连接层来完成分类任务。最后将整个流程梳理一遍：