最大池化层具有权重。有趣的工作。

最大池化层是一种常用的卷积神经网络（CNN）中的操作，它用于减小特征图的大小并提取最显著的特征。最大池化层本身没有权重参数，它只是选择每个池化窗口中的最大值作为输出。因此，无法给出具有权重的最大池化层的解决方法。

然而，如果你想要在最大池化层之后添加一些权重，你可以使用卷积层来代替最大池化层，并将卷积层的权重参数设置为1x1的卷积核。这样可以实现类似于最大池化层的操作，并且可以添加权重参数。

下面是使用TensorFlow实现的示例代码：

import tensorflow as tf

# 假设输入的特征图为input_feature_map，形状为[batch_size, height, width, channels]
input_feature_map = ...

# 使用1x1的卷积层替代最大池化层
output_feature_map = tf.layers.conv2d(inputs=input_feature_map,
                                      filters=channels,  # 设置输出特征图的通道数
                                      kernel_size=1,  # 设置卷积核的大小为1x1
                                      strides=1,  # 设置步长为1
                                      padding='valid')  # 设置padding方式为valid

# 使用权重参数对输出特征图进行处理，例如乘以权重矩阵
weights = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1, 1, channels, channels]))  # 定义权重矩阵
output_feature_map = tf.nn.conv2d(input=output_feature_map,
                                  filter=weights,
                                  strides=[1, 1, 1, 1],
                                  padding='VALID')  # 使用卷积操作对特征图进行处理

# 继续进行后续操作...

这样，你就可以在最大池化层之后添加权重参数并进行进一步的操作了。当然，具体的权重矩阵形状和处理方式需要根据你的具体任务和需求来确定。