CNN中的池化层(子放大层)中的反向传播

Mal*_*rok 10 machine-learning convolution backpropagation neural-network conv-neural-network

我怀疑的是如何在Pooling层中反向传播错误,因为当我计算导数时,只有4个元素(例如,当使用2x2池内核时)会影响前馈的结果.

Ash*_*Ash 12

假设您有一个包含四个元素的矩阵M.

a  b
c  d
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

maxpool(M)返回d.那么,maxpool函数实际上只取决于d.因此,maxpool相对于d的导数为1,其相对于a,b,c的导数为零.因此,您将1反向传播到与d对应的单位,然后对其他单位反向传播零.