我正在研究一篇论文的实现,但我无法找到平均取消池的描述。我尝试使用 max unpooling 代替,但结果不是很好。
谢谢!
当您向后进行最大池化时,您会跟踪最大值的位置:
这为您提供了最终影响成本/输出的输入值的位置。然后梯度将被“传播”回这个值。
对于平均池化,所有值均等影响成本,因此它应该如下所示:
其中取决于过滤器大小,这里。nnn=4n=4
梯度均匀分布回所有输入值。