1. 池化的功能
先通过与卷积的相同点及不同点说明池化的功能。
池化与卷积的共同点：池化操作也是原图像矩阵（或特征图矩阵）与一个固定形状的窗口（核、或者叫算子）进行计算，并输出特征图的一种计算方式；
池化与卷积的不同点：卷积操作的卷积核是有数据（权重）的，而池化直接计算池化窗口内的原始数据，这个计算过程可以是选择最大值、选择最小值或计算平均值，分别对应：最大池化、最小池化和平均池化。由于在实际使用中最大池化是应用最广泛的池化方法，以下讲述均针对于最大池化进行说明，平均池化和最小池化也是同样的作用原理。
通过下图可以更直观理解最大池化的计算方式：
2. 神经元网络设定最大卷积层的作用
从上图可以看出，最大池化可以提取出指定窗口的特征（最大）数据，显著减少了特征图（特征张量的大小），这也是最大池化层的主要作用。
另外，由于最大池化能提取出特定窗口的最大数据，无论这个数据在窗口中的原始位置在哪，所以最大池化也缓解了对所要识别特征的位置敏感性。比如，在图像识别的实际使用过程中，要识别一个图像中是否有“行人”，最大池化层就可以缓解“行人”的位置对输出带来的影响，可以把计算更主要地关注在“是否”有“行人”上。
3. torch.nn.MaxPool2d()
torch.nn.MaxPool2d()所需要输入的参数可以参考pooling.py中的说明：
Args: kernel_size: the size of the window to take a max over stride: the stride of the window. Default value is :attr:`kernel_size` padding: Implicit negative infinity padding to be added on both sides dilation: a parameter that controls the stride of elements in the window return_indices: if ``True``, will return the max indices along with the outputs. Useful for :class:`torch.nn.MaxUnpool2d` later ceil_mode: when True, will use `ceil` instead of `floor` to compute the output shape
这些参数的定义和卷积层一样：
kernel_size：最大池化层的窗口大小，比如kernel_size = 3 即窗口为3×3的数据；
stride：步长，窗口每次移动的数据（像素）数；
padding：在数据中添加额外的数据（补0），以满足特定的格式或长度要求；
后面3个参数一般用不到，绝大多数情况不用理会。
dilation：作用是把池化窗口进行“膨胀”，默认为1，不同的dilation情况请见下图：
由于池化层的窗口中并没有数据，所以这个应该用不到，只是Pytorch中为了和卷积层输入参数保持一致；
return_indice:返回最大值的标记，上面已经说过了最大池化层并不关注最大值在原图的位置，所以这个99.99%不会设定为True；
ceil_mode：如果设定为True，在计算输出形状时向上（天花板）取整，而不是向下（地板）取整。
4. 使用torch.nn.MaxPool2d()实战
使用计算原图（3×201×250）为以下：
设定kernel_size = 6，stride = 2，输出特征图（3×98×123）为以下：
可以见到这里有一个和卷积层非常不一样的地方：卷积层会把所有输入的通道进行卷积后求和，这也是为什么彩色图片经过卷积后变成了灰度图（黑白图）。而最大池化层仍会保留原来的输入通道，这样如果输入是RGB三通道图像，那么输出也是RGB三通道图像。
3. Pytorch源码
import torch from PIL import Image import torchvision image = Image.open('spaceship.png').convert('RGB') #导入图片 image_to_tensor = torchvision.transforms.ToTensor() #实例化ToTensor original_image_tensor = image_to_tensor(image).unsqueeze(0) #把图片转换成tensor print(original_image_tensor.size()) maxpool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=6, stride=2, padding=0) maxpool_tensor = maxpool(original_image_tensor) torchvision.utils.save_image(maxpool_tensor, 'maxpool.png') print(maxpool_tensor.size())
