MAXOUTの正則

伝統的なニューラルネットワークの入力は、D次元である、M次元出力である、すなわちD *のM wは寸法です。今MAXOUTで、Wは寸法d * Mは* kがあります。今M次元出力であるが、m個のノードのそれぞれは、次元kを有しているため、出力の前に、選択されたノードmの最大値を得ることがKです。

https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50414467  この記事では良い説明があります。