max pooling存在多个最大值时对应的索引应该如何选择？

当kernel中存在多个等于最大值的数值时该如何处理？例如以下数值：

array([[0., 0.],
       [0., 0.]])

该组数值的最大值为0，此时对应的max indices存在两种可能的处理逻辑：

• 方案1：将所有最大值出现的位置都标记为True

array([[ True,  True],
       [ True,  True]])

• 方案2：仅标记最大值第一个出现的位置

array([[ True, False],
       [False, False]])

两种方案在现有框架和实现中都有使用：PyTorch默认采用最大值首次出现的位置标记方案，而部分自定义实现会采用全位置标记方案（核心逻辑为pos = np.where(result == view, 1, 0)，会为所有最大值出现的位置标记为1）。

补充说明：前向传播阶段两种方案的输出没有区别，但在反向传播阶段会产生明显的梯度差异。例如如果上游梯度为[[1,1],[1,1]]，全标记方案下当前节点得到的梯度为[[1,1],[1,1]]，首次标记方案下当前节点得到的梯度为[[1,0],[0,0]]。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam-gege