下采样过程（编码过程）

conv参数

（in_channels，out_channels，kernel_size，stride，padding）
（输入特征，输出特征图，卷积核大小，步长，原图补0操作）
卷积后大小计算公式
W = [(W-F+2P)/S]+1
H = [(H-F+2P)/S]+1

归一化

1. 批量归一化nn.BatchNorm1d/2d/3d从特征维度出发
2. 层归一化nn.LayerNorm对每一个样本
3. 实例归一化nn.InstanceNorm1d/2d/3d对每一个样本的一个通道
4. 组归一化nn.GroupNorm对每一个样本的通道数进行分组
   详细描述请参考(https://www.cnblogs.com/zpc1001/p/13344215.html)

**函数

1. Relu函数：f(x) = max (0,x)图像如下

2. LeakyRelu函数

池化操作

最大池化nn.MaxPool1d/1d/3d，领域内特征点取最大
常用参数（kernel_size，stride）（池化的大小，步长）

平均池化nn.AdaptiveAvgPool1d/2d/3d领域内特征点取平均值

池化后图片大小计算
W=[(W-F)/S]+1
H=[(H-F)/S]+1