和是卷积神经网络（CNN）中的两种核心操作，它们有不同的目的和机制。池化是一种降维操作，主要作用是，减少计算量，增强模型的平移不变性。过滤器，也叫，是一组可学习的权重，用于从输入数据中提取特定的特征（如边缘、纹理、形状）。