MaxPool3d() в PyTorch

MaxPool3d может вычислять 4D или 5D тензор одного или нескольких значений, вычисленных с помощью 3D максимального пулинга из 4D или 5D тензора одного или нескольких элементов. Аргументы kernel size, stride, padding и dilation должны быть целыми числами, равными или превышающими 1, в то время как аргументы return_indices и ceil_mode являются булевыми флагами. По умолчанию атрибут requires_grad тензора равен False и остается False после использования MaxPool3d. Когда return_indices равен False, MaxPool3d возвращает только выходной тензор. Когда return_indices равен True, он также возвращает тензор, содержащий индексы максимальных значений в входном тензоре. Увеличение размера ядра увеличивает рецептивное поле и уменьшает размер выходного тензора, в то время как увеличение шага уменьшает размер выходного тензора и вводит пробелы в рецептивном поле. Паддинг может быть использован для добавления нулей вокруг входного тензора, чтобы контролировать размер выходного тензора и избежать потери информации. Дилатация увеличивает расстояние между элементами в ядре, не изменяя его размер, что позволяет иметь большие рецептивные поля без уменьшения размера выходного тензора. Режим ceil_mode обеспечивает, чтобы размер выходного тензора всегда округлялся вверх до ближайшего целого числа, что может быть полезно в определенных приложениях.