见图片；CBOW考虑的主要思想是要P( w | Context(w) )的概率最大化 

正确答案是B: 池化层。

分析如下：

CBOW（Continuous Bag of Words）模型是一种用于自然语言处理的词向量训练模型。它的核心思想是通过上下文词来预测中心词。具体来说，CBOW模型的结构包括以下几个部分：

A: 输入层 - 输入层用于接收上下文词的词向量。

D: 隐藏层 - 隐藏层用于将输入的上下文词向量进行线性变换和求和，形成一个隐藏表示。

C: 输出层 - 输出层用于将隐藏表示转换为目标词的概率分布。

B: 池化层 - 池化层通常用于卷积神经网络（CNN）中，用于减少特征图的尺寸，并不会出现在CBOW模型中。

因此，CBOW模型不包含池化层。