我不认为有任何区别。池化操作对图像进行二次采样。您会发现人们将 subsample 称为池化层执行的操作

事实上，在论文中，他们将子采样描述为池化层

你可以查看 Yann LeCun 的论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

有不同类型的池，包括MaxPooling和AveragePooling。MaxPooling 从整个图像中捕获网格（例如 zxz）中的最大像素值，然后在输出图像中对其进行处理。平均池同样计算平均值并处理输出图像中的平均值。

另一方面，Subsampling选择网格中的一个像素，并用输出图像中的相同像素值替换该网格的周围像素。

这两者的输出图像可能看起来相同（并且在神经网络中的准确性可能没有重大变化），但是它们并不完全相同。