池化層的反向傳播

今天博主在研究卷積神經網絡的反向傳播算法時，產生了這麼一個疑問：pooling層沒有卷積核，那反向傳播的時候，做了些什麼呢？更新了什麼參數呢? 有一位博主提到：池化層一般沒有參數，所以反向傳播的時候，只需對輸入參數求導，不需要進行權值更新。但是具體在計算的時候是要根據Max還是Average來進行區分，進行參數更新的。 我們來看看池化層的前向傳播和反向傳播過程   1 Max-Pooling 該種

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