解释一个轮神经网络中的组层的概念.
聚合层 (pooling layer) 是一个在卷积神经网络 (CNN) 中的聚合层,它执行下样本操作,减少由卷积层生成的特征地图的维度,同时保留其最重要的信息.这种过程有助于减少计算负载,减少可训练参数数,并控制过度配合.最常见的聚合操作类型称为"最大聚合",其中固定尺寸的聚合过器,通常是2x2,以定义的步骤移在特征地图上.对于每个过器的位置,过器所覆盖的区域内的最大值被选定,并用于形成一个新的,减少的特征地图.其他聚合操作包括平均聚合,其中由过器所覆盖的区域内的平均值被采集.在聚合操作后,产生的输出大小被减少,但在组合图像中,像是最显著的特征.像Cnn的旋转模型,但它仍然有助于保持更小的图像变化,使图像更像.