什么是池化技术？ 池化技术是一种常用的卷积神经网络（CNN）中的特征提取技术。它的作用是将卷积层输出的特征图进行下采样，从而减少特征图的维度，提高计算效率。池化技术可以分为最大池化、平均池化等不同的方法。 池化技术的应用 池化技术在图像分类、目标检测、语音识别等领域都有广泛的应用。其中，在图像分类中，池化技术可以减少特征图的维度，从而减少计算量，提高模型的训练速度和准确率。在目标检测中，池化技术可以提取图像的特征，并对目标进行分类和定位。在语音识别中，池化技术可以提取语音信号的特征，从而提高语