Julia language Deep Learning Framework Knet.jl のクイックスタートについて

Question

前提・実現したいこと

Julia言語のDeep Learning Frameworkである、
Knet.jlのクイックスタートについての疑問点です。
サイトは、
https://denizyuret.github.io/Knet.jl/latest/tutorial/#Tutorial
です。

発生している問題・エラーメッセージ

ソースコードが下記に書いてあり読みにくいかもしれませんが、
理解している点（間違っているかも）と疑問点は以下の通りです。

複合型Convがw,b,fの３つのフィールドを持っている。
Conv型のc(x)関数が、f関数で次の関数のブロードキャストを行っている。
conv4(c.w, x)でw行列とx行列の内積を求め、.+で、c.bとの足し算を行っている。
その行列をpoolで何を求めようとしているかわからない。
この(pool(conv4...))をrelu活性化関数に通している。
最後のConv(w1,w2,cx,cy,f=relu) = Conv(param(w1,w2,cx,cy),param0(1,1,cy,1),f);で
何をしようとしているかがわからない。

このような理解の状況です。
特にpoolで何をしようとしているか？
5行目で二つparamがある理由？
が、わかりません。

ご教授のほうよろしくお願いします。

該当のソースコード

ENV["COLUMNS"]=72
using Knet, MLDatasets, IterTools

struct Conv; w; b; f; end
(c::Conv)(x) = c.f.(pool(conv4(c.w, x) .+ c.b))
Conv(w1,w2,cx,cy,f=relu) = Conv(param(w1,w2,cx,cy),param0(1,1,cy,1), f);

試したこと

パッケージのインストールなどはしたので、visual studio code(julia language support 1.1.15)で、
実行しても空振りするだけです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Julia 1.5.3

Answer 1

仕事でディープラーニングをやらないといけなくしてしまったこともあり，調べてみました。
(といってもusing Knetしてからヘルプモードで関数名を入力して表示された内容を確認しただけですが)

後先で申し訳ありません。まず5行目で何をやっているかですが，
3行目のConv型の暗黙のコンストラクタは引数3つのConv(α,β,γ)で，α→w，β→b，γ→fで初期化されます。

5行目はおそらく外部コンストラクタの定義で，引数5つ，ないしは4つ(最後の引数は省略可能なので)のコンストラクタ
を定義しているのだと思います。

すなわち入力引数が(w1,w2,cx,cy,f)の時，param(w1,w2,cx,cy)→w，param0(1,1,cy,1)→b，f→fとしてConv型を初期化しているということです。

このConv型の定義にはmutableがついていないので，一度初期化すると変更は難しいです。
(と言いながらVector型等なら中の値は変更可能だったりしますが…)

そこで，pool関数を使って学習だったり計算途中のデータを溜めておく領域を確保しているのだと想像します。(学校等のプールでは水をためていますが，ここでためているのはデータ)

休日の片手間で調べての想像だけなので，あくまで参考として下さい。