使用pooling的目的之一是获取一定的特征不变性，目前用的比较多的是Max..，非线性对于Deep的重要性不用多说,pooling是主要贡献之一，当然少不了relu类的激活函数。pooling还有一个重要的作用是为了保持某种不变性。

pooling有优势必有劣势，邻域大小受限造成的顾及只方差增大，卷积层参数误差造成估计均值的偏移。一般ave能减小第一种，而max能减小第二种。

Learning Mid-Level Features For Recogniiton对前两者有详尽对比。

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