看了很多关于卷积神经网络的论文和资料
可是我发现一个问题，就是pooling会出现一个问题
我能找到的代码里面都是用的均值子采样，如果改成最大或最小，或P范数都会在学习训练的时候遇到不知道怎么处理的问题
刚刚看到一篇关于反卷积的文章，其中就解决了max，min，median这一类的问题，就是在正向pooling的时候，记下这些max，min，median的位置，然后在BP的时候误差反馈的时候把误差放在记下的位置。
pooling 是否真的有必要？