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Machine learning CNN中池层（子采样层）中的反向传播

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我的疑问是如何在池层中反向传播错误，因为当我计算导数时，只有1个4元素（例如，当使用2x2池内核时）会影响前馈的结果。

假设有一个由4个元素组成的矩阵M

a  b
c  d
和maxpool（M）返回d。那么，maxpool函数实际上只依赖于d。因此，maxpool相对于d的导数为1，相对于a，b，c的导数为零。因此，您将1反向传播到与d对应的单元，并将其他单元的反向传播为零。

我投票将此问题作为主题外的问题结束，因为我如何将此帖子移至？别担心-社区将决定是否应该这样做。如果有5个人（还有一个版主？）这么认为，那么它会自动移动，你会得到一个通知。@Martin Thomas：不确定这是否离题，毕竟在so上有一个反向传播标签，问题是它的实现。无论如何，我没有足够的声誉在这方面有发言权：）