了解Keras pool2d

Question

我有以下代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dropout, Reshape
import numpy as np
from keras.layers import Convolution2D, ZeroPadding2D, MaxPooling2D
import keras
from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer, InputSpec

print K.image_data_format()
x = np.ones((1, 2, 2, 1))
x[0][0][0][0]=2
n = 2
squared = K.square(x)
print K.eval(squared)

pooled = K.pool2d(squared, (n, n), strides=(1, 1), padding="same", pool_mode="avg")
print K.eval(pooled)

这是合并的结果：

[[[[1.75]
   [1.  ]]

  [[1.  ]
   [1.  ]]]]

我了解平均池化，但是我不知道为什么会这样。有人可以向我解释一下结果吗？ 我将Keras与tensorflow后端一起使用，我的图像数据格式为'channels_last'

谢谢。