1.为什么要在卷积网络中加入pooling（池化）
如果只利用卷积操作来减少feature map的大小，会失去很多信息。所以想到一种方法，减小卷积时的stride，留下大部分信息，通过池化来减小feature map的大小。
池化的优点：
1.池化操作不会增加parameters
2.实验结果表明用池化的模型准确率更高
池化的缺点：
1.由于减小了卷积的stride，所以会增加计算量
2.同时，池化层的加入使得我们又多了两个超参数（hyper parameters）：pooling size和pooling stride
2.为什么要进行1×1 convolution
对输入图片进行卷积相当于一个线性分类器，但如果你在输入图片和卷积层之间加入一个1×1 convolution，那这两层就相当于组合了一个小型的神经网络（非线性）。
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原文：http://www.cnblogs.com/dcsds1/p/5238264.html