プーリング層は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の層の一種で、深さの次元 (チャネル数) を一定に保ちながら、入力ボリュームの空間次元 (高さと幅) を縮小するために使用されます。
プーリングは、入力ボリュームの小さな領域 (プーリング ウィンドウと呼ばれる) に数学的操作を適用し、ウィンドウを特定のストライド分移動して、ボリュームの別の領域で操作を実行することによって実現されます。
最も一般的なプーリング操作は最大プーリングで、プーリング ウィンドウ内の最大値を選択しますが、平均プーリングはウィンドウ内の値の平均を取ります。結果として得られる出力ボリュームの空間次元は小さくなり、後続のレイヤーで必要なパラメーターと計算の数を減らすのに役立ち、ネットワークのトレーニングと実行がより効率的になります。
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