在最大池化层期间如何存储开关位置

Question

我正在实施Zeiler和Fergus的文章https://arxiv.org/abs/1311.2901，以可视化和理解卷积网络。为了能够将隐藏的层反射回图像空间，我们需要反卷积核，校正的线性函数和开关位置。我找不到在最大缓冲期间如何存储开关位置。如果您能解释如何在pytorch或tensorflow中做到这一点，我将非常高兴。预先感谢。

Answer 1

pytorch max pool operation采用可选参数return_indices，默认情况下将其设置为False。如果将其设置为True，则输出将是最大合并张量以及最大项目的索引。