转载自：https://blog.csdn.net/l691899397/article/details/52250190

池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要的作用是提供了很强的鲁棒性。（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并且减少了参数的数量，防止过拟合现象的发生。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。

卷积层的前向传播

前向计算过程中，我们对卷积层输出map的每个不重叠（有时也可以使用重叠的区域进行池化）的n*n区域（我这里为2*2，其他大小的pooling过程类似）进行降采样，选取每个区域中的最大值(max-pooling)或是平均值(mean-pooling)，也有最小值的降采样，计算过程和最大值的计算类似。

上图中，池化层1的输入为卷积层1的输出，大小为24*24，对每个不重叠的2*2的区域进行降采样。对于max-pooling，选出每个区域中的最大值作为输出。而对于mean-pooling，需计算每个区域的平均值作为输出。最终，该层输出一个(24/2)*(24/2)的map。池化层2的计算过程也类似。

下面用图示来看一下2种不同的pooling过程。
max-pooling

mean-pooling

池化的反向传播

在池化层进行反向传播时，max-pooling和mean-pooling的方式也采用不同的方式。

对于max-pooling，在前向计算时，是选取的每个2*2区域中的最大值，这里需要记录下最大值在每个小区域中的位置。在反向传播时，只有那个最大值对下一层有贡献，所以将残差传递到该最大值的位置，区域内其他2*2-1=3个位置置零。具体过程如下图，其中4*4矩阵中非零的位置即为前边计算出来的每个小区域的最大值的位置。

对于mean-pooling，我们需要把残差平均分成2*2=4份，传递到前边小区域的4个单元即可。具体过程如图：