.. py:class:: paddle.nn.Maxout(groups, axis=1, name=None)
Maxout 激活层，创建一个可调用对象计算。
假设输入形状为(N, Ci, H, W)，输出形状为(N, Co, H, W)，则 Co=Ci/groups 运算公式如下：
&out_{si+j} = \max_{k} x_{gsi + sk + j} \\
&g = groups \\
&s = \frac{input.size}{num\_channels} \\
&0 \le i < \frac{num\_channels}{groups} \\
&0 \le j < s \\
&0 \le k < groups
- groups (int) - 指定将输入 Tensor 的 channel 通道维度进行分组的数目。输出的通道数量为通道数除以组数。
- axis (int，可选) - 指定通道所在维度的索引。当数据格式为 NCHW 时，axis 应该被设置为 1，当数据格式为 NHWC 时，axis 应该被设置为-1 或者 3。默认值为 1。
- name (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。
- input：形状为 [N, C, H, W] 或 [N, H, W, C] 的 4-D Tensor，N 是批尺寸，C 是通道数，H 是特征高度，W 是特征宽度。
- output：输出形状为 [N, Co, H, W] 或 [N, H, W, Co] 的 4-D Tensor，其中 Co=C/groups
COPY-FROM: paddle.nn.Maxout