在大多数架构中，卷积层后面跟着一个池化层(max/avg等(。由于这些池化层只是选择前一层的输出(即 conv(，我们是否可以只使用卷积和跨步 2 并期望在减少过程需求的情况下获得类似的精度结果？
是的，可以做到。'Striving for simplicity: The all convolutional net' https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf，在论文中对此进行了解释。引自论文：
"我们发现最大池化可以简单地用卷积代替。 图层的步幅增加，而不会降低多个图像的准确性 识别基准