diff --git a/doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/max_pool2d_cn.rst b/doc/fluid/api_cn/nn_cn/functional_cn/max_pool2d_cn.rst
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+.. _cn_api_nn_functional_max_pool2d:
+
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 max_pool2d
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-.. py:function:: paddle.nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size,stride=None,padding=0,ceil_mode=False,return_indices=False,data_format="NCHW",name=None))
+.. py:function:: paddle.nn.functional.max_pool2d(x, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, eturn_indices=False, data_format="NCHW", name=None)
 该接口用于构建 `max_pool2d` 类的一个可调用对象，其将构建一个二维平均池化层，根据输入参数 `kernel_size`, `stride`,
 `padding` 等参数对输入做最大池化操作。
 
@@ -26,7 +29,7 @@ max_pool2d
     - **kernel_size** (int|list|tuple): 池化核大小。如果它是一个元组或列表，它必须包含两个整数值， (pool_size_Height, pool_size_Width)。若为一个整数，则它的平方值将作为池化核大小，比如若pool_size=2, 则池化核大小为2x2。
     - **stride** (int|list|tuple)：池化层的步长。如果它是一个元组或列表，它将包含两个整数，(pool_stride_Height, pool_stride_Width)。若为一个整数，则表示H和W维度上stride均为该值。默认值为kernel_size.
     - **padding** (string|int|list|tuple) 池化填充。如果它是一个字符串，可以是"VALID"或者"SAME"，表示填充算法。如果它是一个元组或列表，它可以有3种格式：(1)包含2个整数值：[pad_height, pad_width]；(2)包含4个整数值：[pad_height_top, pad_height_bottom, pad_width_left, pad_width_right]；(3)包含4个二元组：当 data_format 为"NCHW"时为 [[0,0], [0,0], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right]]，当 data_format 为"NHWC"时为[[0,0], [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0,0]]。若为一个整数，则表示H和W维度上均为该值。默认值：0。
-    - **ceil_mode** (bool)：是否用ceil函数计算输出高度和宽度。如果是True，则使用 `ceil` 计算输出形状的大小。
+    - **ceil_mode** (bool)：是否用ceil函数计算输出高度和宽度。如果是True，则使用 `ceil` 计算输出形状的大小。默认为None
     - **return_indices** (bool)：是否返回最大索引和输出。默认为False.
     - **data_format** (str)： 输入和输出的数据格式，可以是"NCHW"和"NHWC"。N是批尺寸，C是通道数，H是特征高度，W是特征宽度。默认值："NCHW"
     - **name** (str)：函数的名字，默认为None.