请求解释中间最大池化的作用！！！
中间经过最大池化后既然特征图尺寸没变 没降维 但是池化不是为了减少特征图尺寸减少计算量嘛 那中间的最大池化作用是啥啊？

#深度学习#

#pytorch#

#python#

“但是池化不是为了减少特征图尺寸减少计算量嘛”，虽然一般教程里都是这么说的，但是实际在应用中怎么用都可以，主要看你用它的目的是什么。具体它在你提到的这个模型里起了什么作用，就看文章里提没提到，我的猜想是他想把图像中的重点信息凸显一下，因为用的是MaxPool而不是AvgPool，在MaxPool2D中，设置好kernel_size、stride和padding这三个参数就能做到保持原图大小不变，比如MaxPool2d(3, stride=1, padding=1)。你可以先去读一下文章的复现代码。