在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。
“如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域,并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征,那么,这些池化单元就具有平移不变性 (translation invariant)。”
注意这两点：１、连续范围 ２、池化相同隐藏单元产生的特征
这意思是指，在池化单元内部能够具有平移的不变性，它的平移范围也是有一定范围的，因为每个池化单元都是连续的，所以能够保证图像整体上发生了平移一样能提取特征进行匹配。
无论是max还是average都是在提取区域特征，均相当于一种抽象，抽象就是过滤掉了不必要的信息（当然也会损失信息细节），所以在抽象层次上可以进行更好的识别。
至于max与average效果是否一样，还是要看需要识别的图像细节特征情况，这个不一定的，不过据说差异不会超过2%。
不过仔细点说的话，评估特征提取的误差主要来自两个方面： （1）邻域大小受限造成的估计值方差增大，average能减小这种误差。 （2）卷积层参数误差造成估计均值的偏移，max能减小这种误差。
也就是说，average对背景保留更好，max对纹理提取更好，如果是识别字体什么的，应该考虑max.
作者：三符
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来源：知乎
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