池化层-PoolingLayer
nn.MaxPool2d
nn.MaxPool2d 功能：对二维信号（图像）进行最大值池化 主要参数：
- kernel_size：池化核尺寸
- stride：步长
- padding：填充个数
- dilation：池化核间隔大小
- ceil_mode：尺寸向上取整
- return_indices：记录池化像素索引
nn.AvgPool2d
nn.AvgPool2d 功能：对二维信号（图像）进行平均值池化 主要参数：
- kernel_size：池化核尺寸
- stride：步长
- padding：填充个数
- ceil_mode：尺寸向上取整
- count_include_pad：填充值用于计算
- divisor_override：除法因子
nn.MaxUnpool2d
nn.MaxUnpool2d 功能：对二维信号（图像）进行最大值池化上采样 主要参数：
- kernel_size：池化核尺寸
- stride：步长
- padding：填充个数
线性层
线性层又称全连接层，其每个神经元与上一层所有神经元相连实现对前一层的线性组合，线性变换
nn.Linear
nn.Linear 功能：对一维信号（向量）进行线性组合 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
计算公式：y=𝒙𝑾𝑻+𝒃𝒊𝒂𝒔
激活函数层
激活函数对特征进行非线性变换，赋予多层神经网络具有深度的意义
