Uitleg
Pooling is een vereenvoudigingsoperatie die achter convolutie-lagen volgt in CNNs. Het reduceert de afmeting van feature maps terwijl belangrijke informatie behouden blijft.
Max pooling selecteert de maximale waarde in elke kleine regio; average pooling berekent het gemiddelde. Pooling verlaagt het rekenwerk, verhoogt efficiëntie en helpt overfitting voorkomen.
Pooling geeft CNNs ook een zekere invariantie: het model reageert soortgelijk zelfs als objecten iets verschuiven in het beeld.
⚡ Voorbeelden
- •2×2 max pooling verkleint een 224×224 feature map tot 112×112 door alleen de grootste waarden te behouden
- •Pooling helpt compute-vereisten van CNNs drastisch te verminderen
- •Average pooling wordt soms gebruikt om ruis in feature maps te glätten
Trefwoorden
dimensionaliteitsreductiefeature-vereenvoudigingcnn-architectuurefficiëntie