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machine-learning - CNN 池化层(子采样层)中的反向传播

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:23:30

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我的疑问是如何在池化层中反向传播误差，因为当我计算导数时，只有 4 中的 1 个元素(例如，使用 2x2 池化内核时)会影响前馈的结果。

最佳答案

假设你有一个由四个元素组成的矩阵M

a  b
c  d

和maxpool(M)返回d。那么，maxpool 函数实际上只取决于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 对应的单位，并为其他单位反向传播 0。

关于machine-learning - CNN 池化层(子采样层)中的反向传播，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40712031/

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