大家好，我是小森( ﹡ˆoˆ﹡ ) ！ 易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾，橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者 。
池化层 (Pooling) 降低维度，缩减模型大小，提高计算速度即: 主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理 。
- 通过下采样，我们可以提取出特征图中最重要的特征，同时忽略掉一些不重要的细节。
- 上采样是指增加数据（图像）的尺寸；通常用于图像的分割、超分辨率重建或生成模型中，以便将特征图恢复到原始图像的尺寸或更大的尺寸。
池化层
池化包含最大池化和平均池化，有一维池化，二维池化，三维池化，在这里以二维池化为例
最大池化
最大池化就是求一个区域中的最大值，来代替该区域。
代码语言：javascript复制torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)假设输入的尺寸是(
