卷积(conv)过程导致的图像变小是为了提取特征,特征提取阶段一般说的是卷积了
池化(pooling)是为了降低特征的维度,通常我们说的网络深度、尺度就和这个有关
池化又分最大池化和平均池化
虽然卷积和池化的结果都是图像或者特征图(feature map)变小，但是目的是不一样的
通常,池化后还要卷积,卷积提取出来的特征,是属于这一层或者说是这一深度又或者说是这一尺度的特征.
有时候特征又叫语义信息等等
下采样包括卷积下采样、池化下采样,下采样过程中它可以增加对输入图像的一些小扰动的鲁棒性，比如图像平移，旋转等，减少过拟合的风险，降低运算量，和增加感受野的大小.
反卷积就是将卷积反过来,图越卷越大,但是却不是用来特征提取的,一般是用做上采样,卷积才是用来特征提取的.
上采样有反卷积、缩放. 总之上采样是放大了图的尺度,最终回到原图尺度为目的.
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