human: 解释卷积神经网络中“池化层”的概念。
 bot: 在卷积神经网络中，池化层是一种用于降低特征图维度的操作。它通过对输入特征图进行采样或汇聚，来提取出重要的特征。池化层的目的是减少计算量，同时保留图像的主要特征。池化操作可以是最大池化或平均池化，最大池化会选择区域内的最大值作为池化后的值，而平均池化则会计算区域内值的平均值。通过堆叠多个卷积和池化层，卷积神经网络可以逐渐提取出图像的高级特征，用于后续的分类或识别任务。池化层的设计是基于对图像的直观理解和经验总结，以提高网络的性能和效果。