add pool api guide

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 减小输出大小 和 降低过拟合。降低过拟合是减小输出大小的结果，它同样也减少了后续层中的参数的数量
 
 ***
-### `sequence_pool`
+##`sequence_pool`
 `sequence_pool`是一个用作进行序列池化的接口，他将每一个实例的全部time-step的特征进行池化，通常用在输入的上层。          
 
-该接口签名：
 
+## `pool2d`
 
-	def sequence_pool(input, pool_type):
+`pool2d`是一个用来执行通用的对于2维`feature map`进行池化的接口。          
 
-其中： 
 
-- `input` : 接收任何`LoDTensor`类型作为输入
-- `pooling_type ` : 接收`average`, `sum`, `sqrt` 和 `max`4种类型之一作为pooling的方式
+## `pool3d `
 
-使用时可仿照以下形式：
-
-	x = fluid.layers.data(name='x', shape=[7, 1],dtype='float32', lod_level=1)
-	avg_x = fluid.layers.sequence_pool(input=x, pool_type='average')
-
-
-
-### `pool2d`
-
-`pool2d`是一个用来执行通用的2维池化的接口。          
-
-该接口签名：
-	
-	def pool2d(input,
-           pool_size=-1,
-           pool_type="max",
-           pool_stride=1,
-           pool_padding=0,
-           global_pooling=False,
-           use_cudnn=True,
-           ceil_mode=False,
-           name=None):
-其中： 
-
-- `input` : 接收任何符合`N（batch size）* C(channel size) * H(height) * W(width)`格式的`Tensor`类型作为输入
-- `pool_size` : 接收`int`类型值来确定`pooling window`的长度，`pooling window`的大小将为该值的平方，，默认值为`-1`
-- `num_channels` : 接收`int`类型的只来标示输入的`channel`数量，如果未设置参数或设置为`None`，其实际值将自动设置为输入的`channel`数量
-- `pooling_type ` : 接收`avg`和 `max`2种类型之一作为pooling的方式
-- `pool_stride` : 接收`int`类型作为输入来确定pooling步长的大小，默认值为`1`
-- `pool_padding`  : 接收`int`类型输入来确定pooling时padding的大小. 默认值为`0`
-- `global_pooling ` : 接收`bool`类型作为输入来确定是否使用全局池化，即将整个特征图池化
-- `use_cudnn` : 接收`bool`类型值来确定是否使用`cudnn kernel`.  
-- `ceil_mode` : 是否使用ceil函数计算输出高度和宽度。True是默认值。 如果设置为False，则使用`floor`功能。
-- `name` : 接收`string`类型输入来设定输出的名字
-
-
-使用时可仿照以下形式：
-	
-	data = fluid.layers.data(
-              name='data', shape=[3, 32, 32], dtype='float32')
-   	pool2d = fluid.layers.pool2d(
-                            input=data,
-                            pool_size=2,
-                            pool_type='max',
-                            pool_stride=1,
-                            global_pooling=False)
-
-### `pool3d `
-
-`pool3d `是一个用来执行通用的3维池化的接口。              
-
-该接口签名：
-	
-	def pool3d(input,
-           pool_size=-1,
-           pool_type="max",
-           pool_stride=1,
-           pool_padding=0,
-           global_pooling=False,
-           use_cudnn=True,
-           ceil_mode=False,
-           name=None):
-其中：
-
-- `input` : 接收任何符合`N（batch size）* C(channel size) * H(height) * W(width)`格式的`Tensor`类型作为输入
-- `pool_size` : 接收`int`类型值来确定`pooling window`的长度，`pooling window`的大小将为该值的平方，，默认值为`-1`
-- `num_channels` : 接收`int`类型的只来标示输入的`channel`数量，如果未设置参数或设置为`None`，其实际值将自动设置为输入的`channel`数量
-- `pooling_type ` : 接收`avg`和 `max`2种类型之一作为pooling的方式，默认值为`max`
-- `pool_stride` : 接收`int`类型作为输入来确定pooling步长的大小，默认值为`1`
-- `pool_padding`  : 接收`int`类型输入来确定pooling时padding的大小. 默认值为`0`
-- `global_pooling ` : 接收`bool`类型作为输入来确定是否使用全局池化，即将整个特征图池化
-- `use_cudnn` : 接收`bool`类型值来确定是否使用`cudnn kernel`.  
-- `ceil_mode` : 是否使用ceil函数计算输出高度和宽度。True是默认值。 如果设置为False，则使用`floor`功能。
-- `name` : 接收`string`类型输入来设定输出的名字        
-
-使用时可仿照以下形式：
-	
-	data = fluid.layers.data(
-              name='data', shape=[3, 3，32, 32], dtype='float32')
-   	pool3d = fluid.layers.pool3d(
-                            input=data,
-                            pool_size=2,
-                            pool_type='max',
-                            pool_stride=1,
-                            global_pooling=False)
-
-
-
-### `roi_pool`
-`roi_pool`是一个在`Fast R-CNN`中使用，用来从最后一个feature map中提取ROI的特征图。                 
-
-该接口签名：  
-
-	
-	def roi_pool(input, 
-					rois, 
-					pooled_height=1, 
-					pooled_width=1, 
-					spatial_scale=1.0):  
-
-其中：	
-
-- `input`: 接收任何`LoDTensor`类型做为输入
-- `rois` : 接收`LoDTensor`类型来表示需要池化的 Regions of Interest
-- `pooled_height` : 接收`int`类型作为池化filter的高, 默认值为 1
-- `pooled_width` : 接收`int`类型作为池化filter的宽, 默认值为 1
-- `spatial_scale` : 接收`float`类型输入作为缩放ROI空间尺度的比例，默认值为 1.0   
-
-使用时可以仿照以下形式：
-
-	pool_out = fluid.layers.roi_pool(input=x, rois=rois, 7, 7, 1.0)
+`pool3d `是一个用来执行通用的对于3维`feature map`进行池化的接口。              
 
 
+## `roi_pool`
+`roi_pool`是一个在`Fast R-CNN`中使用，用来从最后一个`feature map`中提取`ROI`（Region Of Interest）的特征图的池化接口。 
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