属于池化层的作用的选项有()。A. 使特征图变小，简化网络计算复杂度B. 提升计算效率C. 有助于加快梯度下降的速率D. 进行特征压缩，提取主要特征

池化层在卷积神经网络中起到降维和特征提取的作用。它通过在特征图上应用一个窗口（通常是2x2或3x3），并计算窗口内元素的最大值或平均值，来生成新的特征图。这不仅减少了特征图的尺寸，从而简化了网络的计算复杂度，还通过保留最重要的特征信息，实现了特征压缩和主要特征的提取。池化层不直接提升计算效率，也不直接加快梯度下降的速率，但通过减少参数数量，间接有助于提高训练效率。