neural-network - 如何反转 AvgPool2d？

Question

是否可以在 PyTorch 中反转 avgPool2d 操作，例如 maxunpool2d 用于 maxpool2d 操作，如果可以，怎么做？

我已经检查了文档，并且没有返回索引的选项，就像在 maxpool2d 操作中一样，所以我假设无法以类似的方式进行取消池化。

编辑：我找到了一份英特尔的文件，其中描述了取消池的工作原理。在检查了关于 avgpool2d 函数的数学之后，反池化似乎非常简单，基本上将每个输入元素镜像到多个输出元素，并应用填充以获得正确的输出大小。

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Answer 1

我认为您正在寻找ConvTransposed2d，也就是反卷积：此功能允许您“上采样”池化层。
使用固定权重，您可以复制平均合并值。你也可以训练这一层，希望得到更好的结果。