卷积层也会有一些比较弱的特征，池化层是卷积神经网络中一种常见的层，用于减少特征图的尺寸和空间信息，同时增加特征的不变性和鲁棒性。如果小帅的胃不会消耗的话，那我们直接把f(x)进行积分即可，但是考虑到胃是在消化，我们要考虑g(x)消化函数，即我们吃的东西×它的消化速率，再将这个函数进行积分。在训练过程中，卷积核的权重会不断地进行调整，以最大化神经网络的性能，从而能够更好地识别输入数据中的模式和特征。