在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是图像识别与处理的重要工具之一。当我们谈论CNN时，池化层（Pooling Layer）是其中不可或缺的一部分，它通过减少数据量来简化模型，并提取图像的关键特征。池化层主要分为两类：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。今天，我们将深入探讨这两种池化方法的异同之处，以及它们在CNN中的应用场景。

最大池化通常使用一个固定大小的窗口（如2x2像素）滑动遍历输入特征图，然后选择该窗口内最大的值作为输出。这种方法能够保留图像中最显著的特征，对噪声具有一定的鲁棒性。相反，平均池化则是计算窗口内所有元素的平均值。这有助于平滑图像并减少背景噪声的影响，但在捕捉细节方面可能不如最大池化有效。因此，根据任务需求的不同，选择合适的池化方式对于提高模型性能至关重要。