池化层
最大池化、平均池化
pytorch实现池化（下采样）
最大池化
冗余信息剔除、减小运算量
平均池化
相对于最大池池化的图像亮度较小
pytorch实现反池化（上采样）
最大值反池化
img_reconstruct = torch.randn_like(img_pool, dtype=torch.float)
maxunpool_layer = nn.MaxUnpool2d((2, 2), stride=(2, 2))
img_unpool = maxunpool_layer(img_reconstruct, indices)
线性层
激活函数层
非线性变换
sigmoid
tanh
relu
