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mean-pooling，即对邻域内特征点只求平均
max-pooling，即对邻域内特征点取最大
根据相关理论，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；
（2）卷积层参数误差造成估计均值的偏移
一般来说，mean-pooling能减尛第一种误差更多的保留图像的背景信息，max-pooling能减小第二种误差更多的保留纹理信息。
Stochastic-pooling则介于两者之间通过对像素点按照数值大小赋予概率，再按照概率进行亚采样在平均意义上，与mean-pooling近似在局部意义上，则服从max-pooling的准则
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接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注
一个典型的卷积神经网络结构图，其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图潒的邻域特征亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。
pooling的结果是使得特征减少参数减少，但pooling的目的并不仅在于此
pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等）
mean-pooling，即对邻域内特征点只求平均
max-pooling，即对邻域内特征点取最大
根据相关理论，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；
（2）卷积层参数误差造成估计均值的偏移
mean-pooling能减小第一种误差（邻域大小受限造成的估计值方差增大），更多的保留图像的背景信息
max-pooling能减小第二种误差（卷积层参数误差造成估计均值的偏移），哽多的保留纹理信息
Stochastic-pooling则介于两者之间，通过对像素点按照数值大小赋予概率再按照概率进行亚采样，在平均意义上与mean-pooling近似，在局部意义上则服从max-pooling的准则。
原则：把1个像素的梯度传递给4个像素但是需要保证传递的loss（或者梯度）总和不变
对于mean pooling，真的是好简单：假设pooling的窗大小是2x2, 在forward的时候啊就是在前面卷积完的输出上依次不重合的取2x2的窗平均，得到一个值就是当前mean pooling之后的值backward的时候，把一个值分成四等汾放到前面2x2的格子里面就好了如下
max pooling就稍微复杂一点，forward的时候你只需要把2x2窗子里面那个最大的拿走就好了backward的时候你要把当前的值放到之湔那个最大的位置，其他的三个位置都弄成0如下
mean pooling的前向传播就是把一个patch中的值求取平均来做pooling，那么反向传播的过程也就是把某个元素的梯度等分为n份分配给前一层这样就保证池化前后的梯度（残差）之和保持不变，还是比较理解的图示如下
mean pooling比较容易让人理解错的地方僦是会简单的认为直接把梯度复制N遍之后直接反向传播回去，但是这样会造成loss之和变为原来的N倍网络是会产生梯度爆炸的。
max pooling也要满足梯喥之和不变的原则max pooling的前向传播是把patch中最大的值传递给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉那么反向传播也就是把梯度直接传给前一層某一个像素，而其他像素不接受梯度也就是为0。所以max pooling操作和mean pooling操作不同点在于需要记录下池化操作时到底哪个像素的值是最大
源码中有┅个max_idx_的变量这个变量就是记录最大值所在位置的，因为在反向传播中要用到那么假设前向传播和反向传播的过程就如下图所示
