利用CNN卷积神经网络进行训练时，进行完卷积运算，还需要接着进行Max pooling池化操作，目的是在尽量不丢失图像特征前期下，对图像进行downsampling。
首先看下max pooling的具体操作：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出 output。
相应的，对于多个feature map，操作如下，原本64张224X224的图像，经过Max Pooling后，变成了64张112X112的图像，从而实现了downsampling的目的。
为什么可以这样？这里利用到一个特性：平移不变性(translation invariant)，结论的公式证明还无从考证，不过从下面的实例可以侧面证明这点：
右上角为3副横折位置不一样的图像，分别同左上角的卷积核进行运算，然后再进行3X3大小池化操作以后，我们发现最后都能得到相同的识别结果。还有人更通俗理解卷积后再进行池化运算得到相同的结果，就好比牛逼的球队分到不同的组得到获得相同的比赛结果一样。
除了Max Pooling，还有一些其它的池化操作，例如：SUM pooling、AVE pooling、MOP pooling、CROW pooling和RMAC pooling等，这里不再进行介绍，见末尾参考文章链接。
下面利用tensorflow模块的max_pool函数，实现Max pooling操作：
# 导入tensorflow库
import tensorflow as tf # 定义2个行为4，列为4，通道为1的数据集
batches = 2
height = 4
width = 4
channes = 1 dataset = tf.Variable(
[
[
[[1.0],[2.0],[5.0],[6.0]],
[[3.0],[4.0],[7.0],[8.0]],
[[9.0],[10.0],[13.0],[14.0]],
[[11.0],[12.0],[15.0],[16.0]]
],
[
[[17.0],[18.0],[21.0],[22.0]],
[[19.0],[20.0],[23.0],[24.0]],
[[25.0],[26.0],[29.0],[30.0]],
[[27.0],[28.0],[31.0],[32.0]]
]
]) # 定义Max pooling操作运算，重点理解下ksize和strides两个参数的含义：
# ksize表示不同维度Max pooling的大小，由于batches和channels两个维度不需要进行Max pooling，所以为1
# strides表示下个Max pooling位置的跳跃大小，同理，由于batches和channels两个维度不需要进行Max pooling，所以为1
X = tf.placeholder(dtype="float",shape=[None,height,width,channes])
data_max_pool = tf.nn.max_pool(value=X,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding="VALID") # 开始进行tensorflow计算图运算
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
input = sess.run(dataset)
output = sess.run(data_max_pool,feed_dict = {X:input})
print(input)
print("===============================")
print(output) # 输入：
# [
# [
# [[ 1.] [ 2.] [ 5.] [ 6.]]
# [[ 3.] [ 4.] [ 7.] [ 8.]]
# [[ 9.] [10.] [13.] [14.]]
# [[11.] [12.] [15.] [16.]]
# ]
#
# [
# [[17.] [18.] [21.] [22.]]
# [[19.] [20.] [23.] [24.]]
# [[25.] [26.] [29.] [30.]]
# [[27.] [28.] [31.] [32.]]
# ]
# ]
#
# ===============================
# 输出：
# [
# [
# [[ 4.] [ 8.]]
# [[12.] [16.]]
# ]
# [
# [[20.] [24.]]
# [[28.] [32.]]
# ]
# ]
参考文章：CNN中的maxpool到底是什么原理？