MaxPooling3D最大池化层的输入是什么

MaxPooling3D最大池化层通常作为卷积神经网络中的一层，它的输入是一个3D的张量，通常是卷积层的输出。这个张量的维度包括：宽度、高度、深度和通道数。在这个张量上进行最大池化操作，即在每个通道上分别对每个深度切片进行池化，将每个切片中的最大值提取出来，形成一个新的3D张量输出。这个操作的作用是对输入张量进行下采样，减少特征向量的维度，从而减少模型的参数量，提高模型的计算效率。