एक पूलिंग परत एक कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) में एक प्रकार की परत होती है, जिसका उपयोग गहराई आयाम (चैनलों की संख्या) को स्थिर रखते हुए इनपुट वॉल्यूम के स्थानिक आयाम (ऊंचाई और चौड़ाई) को कम करने के लिए किया जाता है।
इनपुट वॉल्यूम (जिसे पूलिंग विंडो कहा जाता है) के एक छोटे से क्षेत्र में एक गणितीय ऑपरेशन लागू करके पूलिंग प्राप्त की जाती है और फिर वॉल्यूम के एक अलग क्षेत्र पर ऑपरेशन करने के लिए विंडो को एक निश्चित स्ट्राइड द्वारा ले जाया जाता है।
सबसे आम पूलिंग ऑपरेशन अधिकतम पूलिंग है, जो पूलिंग विंडो के भीतर अधिकतम मान का चयन करता है, जबकि औसत पूलिंग विंडो के भीतर मानों का औसत लेता है। परिणामी आउटपुट वॉल्यूम में एक छोटा स्थानिक आयाम होता है और बाद की परतों में आवश्यक मापदंडों और संगणना की संख्या को कम करने में मदद कर सकता है, जिससे नेटवर्क को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए अधिक कुशल बनाया जा सकता है।
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