一、池化层：对信号进行收集并总结。
（目标：冗余信息的提出，减少后面的信息量）
收集：多变少
总结：最大值/平均值（max/average）
1 nn.MaxPool2d(功能对二维信号-图像进行最大池化)
常见参数：kernel_size:池化核尺寸
stride：步长（应该与池化核尺寸相同，防止重叠所以也为一个元组）
padding：填充个数
dilation：池化核间隔大小
ceil_mode:尺寸像上（True）/(false默认)下取整
return_indices:记录池化像素索引
当把maxpool取出的像素如果想扩充，则根据return_indices记录的索引放置
2 nn.AvgPool2d(功能对二维信号-图像进行平均池化)
主要参数：kernel_size:池化核尺寸
stride：步长（应该与池化核尺寸相同，防止重叠所以也为一个元组）
padding：填充个数
ceil_mode:尺寸像上（True）/(false默认)下取整
count_include_pad：填充值是否要用于计算均值
divisor_override：除法因子（分母如果不想用n可以用这个自己设置）
3 nn.MaxUnpool2d（反池化层）:对二维信号进行最大值上采样（根据索引填充）
主要参数：kernel_size：池化核尺寸
stride：步长
padding：填充个数
使用的时候，要将输入（池化层得到的东西）和索引indices（由maxpool2d获得）作为参数，
unmaxpool=nn.MaxUnpool2d((2,2),(2,2))
unmaxpool(池化层得到的东西，indices)得到后面的
二、线性层（全连接层）：每个神经元与上一层所有神经元相连
nn.Linear()
主要参数：
in_features:输入结点数
out_features:输出结点数
bias：是否需要偏置
模型参数设置：
linear_layer.weight.data=torch.tensor(神经矩阵)
linear_layer.bias.data.fill_(1.)
三、激活函数层：使特征进行非线性变化，然多层神经网络有更深层次意义
nn.sigmoid()
输出在（0，1）间
导数范围[0,0.25]易导致梯度消失
输出为非零均值，破坏数据分布
nn.sigmoi()
输出在（-1，1）符合0均值
导数范围（0，1），一定程度减轻了梯度消失问题（深了还是会消失）
nn.ReLU()
输出均为正数，但会导致负半轴死神经元
导数是1，缓解梯度消失，但易导致梯度爆炸
改进变形：
leakyReLU():负半轴增加了一个很小的斜率negative——slope
PReLU()：负半轴为可学习斜率init
RReLU()：负半轴为从均匀分布中随机取斜率（上界upper，下界lower）
