Я реализую статью Зейлера и Фергуса https://arxiv.org/abs/1311.2901 о визуализации и понимании сверточных сетей.Чтобы иметь возможность отражать скрытые слои обратно в пространство изображения, нам нужны ядра деконволюции, выпрямленные линейные функции и места переключения.Я не мог найти, как хранить местоположения переключателей во время максимального объединения.Буду рад, если вы сможете объяснить, как это сделать в pytorch или тензорном потоке.Заранее спасибо.