卷积神经网络是一种深度学习神经网络，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在CNN中，卷积层是最重要的一层，它通过卷积操作提取图像特征。轮询和填充是卷积层中常用的技术，它们能够改善卷积层的性能和稳定性。
一、轮询
轮询是CNN中常用的一种操作，它可以减小特征图的尺寸，同时保留特征图的重要特征。轮询操作通常在卷积操作之后进行，它可以降低特征图的空间维度，从而减少了模型的计算量和参数数量。轮询操作通常包括最大池化和平均池化两种方式。
最大池化是一种常见的轮询操作，它在每个池化区域内选择最大的特征值作为该区域的池化结果。在最大池化中，池化区域的大小和步幅可以自定义，通常选择2x2的池化区域和2的步幅。最大池化可以保留特征图中最显著的特征，同时减小特征图的尺寸，提高模型的计算效率和泛化能力。
平均池化是另一种常见的轮询操作，它在每个池化区域内计算特征值的平均值作为该区域的池化结果。与最大池化相比，平均池化可以平滑特征图中的噪声，同时也可以减小特征图的尺寸，但是在某些情况下可能会丢失一些重要的特征信息。
二、填充
填充是CNN中常用的一种技术，它可以在输入特征图的周围添加一圈额外的像素，从而增加特征图的尺寸。填充操作通常在卷积操作之前进行，它可以解决特征图边缘信息丢失的问题，同时也可以控制卷积层的输出尺寸。
填充操作通常包括两种方式：零填充和边界填充。
零填充是一种常见的填充方式，它在输入特征图的周围添加一圈值为零的像素。零填充可以保留特征图中边缘的信息，同时也可以控制卷积层的输出尺寸。在卷积操作中，零填充通常被用来保证特征图的尺寸和卷积核的尺寸相同，从而使得卷积操作更加方便。
边界填充是另一种常见的填充方式，它在输入特征图的周围添加一圈值为边界值的像素。边界填充可以保留特征图中边缘的信息，同时也可以控制卷积层的输出尺寸。在一些特殊的应用场景中，边界填充可能比零填充更加适用。
总的来说，轮询和填充是CNN中常用的两种技术，它们可以帮助CNN提取更加准确和有用的特征，提高模型的精度和泛化能力。同时，这些技术也需要根据实际应用情况进行选择和调整，以达到最优的效果。
