一、概念

池化就是把数据压缩的过程，属于下采样的一种方法，可以显著降低神经网络计算复杂度，减少训练中的过拟合，同时可以使数据具有一定的不变性。

池化从方法上来讲可以分为average Pooling、max Pooling、Overlapping Pooling、Spatial Pyramid Pooling，其中max Pooling是最常见的池化方法，Overlapping Pooling值得注意的是filter的size小于stride，Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）可以将不同维度的卷积特征转化到同一个维度，可以减少一些由于croping引起的数据损失。
下图是用最大池化的方法对4 * 4的矩阵进行处理，filter为2 * 2，stride等于2，最终得到2*2的矩阵，矩阵中的值为遍历矩阵的最大值。
在这里插入图片描述

二、Pytorch示例

还是用CIFAR10数据集,池化方法采用最大池化，filter为3*3。

import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import MaxPool2d
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("../dataset", train=False, download=True,  transform=torchvision.transforms.ToTensor())
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)

class Wzh(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Wzh, self).__init__()
        self.maxpool1 = MaxPool2d(kernel_size=3, ceil_mode=True)

    def forward(self, input):
        output = self.maxpool1(input)
        return output

wzh = Wzh()

writer = SummaryWriter("MaxPool")
step = 0

for data in dataloader:
    imgs, targets = data
    writer.add_images("input", imgs, step)
    output = wzh(imgs)
    writer.add_images("output", output, step)
    step = step + 1

writer.close()

结果如下：
在这里插入图片描述