池化在計算機科學中發揮著多重重要作用，具體可參考如下：
池化在存儲領域指的是利用磁碟池化技術來提升存儲利用率，這一概念也適用於如JBOD、RAID、SAN和NAS等技術，通過池化，網路存儲可以有效提升存儲的利用率，減少存儲資源的浪費。
在深度學習和卷積神經網路中，池化作用主要包括減小數據尺寸、保留重要特徵信息、提供平移不變性、降低過擬合風險等，常見的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)，它們通過減小特徵圖的維度，不僅降低了模型的計算複雜度和記憶體消耗，還提高了模型的平移魯棒性和泛化能力。
池化還廣泛套用於其他領域，如記憶體池、執行緒池和連線池等，以提高程式性能和管理系統資源。