超像素池化前向过程： $$ y_{i,j,k}=\max_{p,q\in S_{i,j}}x_{p,q,k} $$ 其中，$y_{i,j,k}$表示池化输出的第$i$行、第$j$列、第$k$个通道的元素值，$S_{i,j}$表示第$i$行、第$j$列的超像素区域，$x_{p,q,k}$表示原始图像在位置$(p,q)$上第$k$个通道的像素值。 1. 超像素池化反向过程： $$ \frac{\partial L}{\partial x_{p,q,k}}=\sum_{i,j\in S_{p,q}}\frac{\partial L}{\partial y_{i,j,k}}\cdot [x_{p,q,k}=\max_{p',q'\in S_{i,j}}x_{p',q',k}] $$ 其中，$L$表示损失函数，$\frac{\partial L}{\partial y_{i,j,k}}$表示池化输出对损失函数的梯度。上述公式有问题

抱歉，我之前的回答有误。这个公式是错误的。

超像素池化层没有可导性，因此没有标准的反向传播公式。通常采用最近邻插值的方法进行反向传播。具体来说，在反向传播过程中，将池化输出值$y_{i,j,k}$分配给超像素区域$S_{i,j}$中的每个像素$x_{p,q,k}$，即$\frac{\partial L}{\partial x_{p,q,k}}=\frac{\partial L}{\partial y_{i,j,k}}$，其中$\frac{\partial L}{\partial y_{i,j,k}}$表示池化输出对损失函数的梯度。因此，对于$S_{i,j}$中的每个像素$x_{p,q,k}$，其梯度$\frac{\partial L}{\partial x_{p,q,k}}$都等于$\frac{\partial L}{\partial y_{i,j,k}}$。其他位置的梯度均为0。