torch.nn模块之池化层详解

1. torch.nn模块中的池化层简介

池化操作的一个重要目的就是对卷积后得到的特征进行进一步处理（主要是降维），从而缓解计算时内存的压力。池化会选取一定大小的区域，将该区域内的像素值使用一个代表元素表示。如果使用平均值代替，称为平均值池化，如果使用最大值代替则称为最大值池化。这两种池化方式示意图如下图1所示。

图1 最大值和平均值池化示意图

在PyTorch中，提供了多种池化的类，分别是最大值池化(MaxPool)、最大值池化的逆过程(MaxUnPool)、平均值池化(AvgPool)、自适应池化(AdaptiveMaxPool，AdaptiveAvgPool) 等。并且均提供了一维、二维和三维的池化操作。

2. 池化的调用方式

PyTorch中常用的池化操作有torch.nn.MaxPool1d()、torch.nn.MaxPool2d()、torch.nn.MaxPool3d()、torch.nn.MaxUnPool1d()、torch.nn.MaxUnPool2d()、torch.nn.MaxUnPool3d()、torch.nn.AvgPool1d()、torch.nn.AvgPool2d()、torch.nn.AvgPool3d()、torch.nn.AdaptiveMaxPool1d()、torch.nn.AdaptiveMaxPool2d()、torch.nn.AdaptiveMaxPool3d()、torch.nn.AdaptiveAvgPool1d()、torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()、torch.nn.AdaptiveAvgPool3d()。

以torch.nn.MaxPool2d()池化操作相关参数的应用为例，其使用方法如下：

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size,
                stride=None,
                padding=0,
                dilation=1,
                return_indices=False,
                ceil_mode=False)

表1 最大池化参数说明

池化参数	说明
kernel_size	最大池化的窗口大小（整数或数组）
stride	最大池化窗口移动的步长，默认值是kernel_size（整数或数组，正数）
padding	输入的每一条边补充0的层数（整数或数组，正数）
dilation	一个控制窗口中元素步幅的参数（整数或者数组，正数），默认为1
return_indices	如果为True，则返回输出最大值的索引，便于之后的torch.nn.MaxPool2d操作
ceil_mode	如果为True，计算输出信号大小时，会使用向上取整，默认是向下取整

torch.nn.MaxPool2d()输入的张量为$(N,C_{in},H_{in},W_{in})$，输出张量为$(N,$