最大プール層とストライドパフォーマンスを備えた畳み込み
ほとんどのアーキテクチャでは、conv層の後にプーリング層（max/avgなど）が続きます。これらのプーリングレイヤーは前のレイヤーの出力（つまりconv）を選択しているだけなので、ストライド2で畳み込みを使用し、プロセスの必要性を減らして同様の精度の結果を期待できますか？
はい、できます。その論文で説明した'Striving for simplicity: The all convolutional net'https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf 。論文からの引用：
「最大プーリングは、いくつかの画像認識ベンチマークで精度を損なうことなく、ストライドを増やした畳み込み層に簡単に置き換えることができることがわかりました」