【面试向】MaxPooling和AveragePooling

在CNN中，通常用来下采样的池化操作都是使用Max Pooling。因为Max Pooling选择了辨识度更高的特征，并且提供了非线性。

而Average Pooling通常用来做特征对齐，在减小特征图尺寸的同时，保证特征的完整性。比如说DenseNet的模块之间大多采用Average Pooling进行连接。或者是用于网络的最后一层，代替平铺操作，将三维特征图转化为一维向量。

Q：MaxPooling的反向传播是如何进行的？

梯度正常传播给最大值，并将其余非最大值的损失/梯度置零。