Max Pooling también funciona como supresor de ruido. Descarta por completo las activaciones ruidosas y también elimina el ruido junto con la reducción de la dimensionalidad.
¿Qué hace Max pooling?
La agrupación máxima, o agrupación máxima, es una operación de agrupación que calcula el valor máximo o más grande en cada parche de cada mapa de funciones. Los resultados son mapas de funciones agrupados o muestreados hacia abajo que res altan la función más presente en el parche, no la presencia promedio de la función en el caso de la agrupación promedio.
¿Cuáles son los tipos de agrupación?
Los tres tipos de operaciones de agrupación son:
- Agrupación máxima: se selecciona el valor máximo de píxeles del lote.
- Min pooling: Se selecciona el valor mínimo de píxel del lote.
- Posición promedio: se selecciona el valor promedio de todos los píxeles del lote.
¿Por qué se utiliza Max pooling en CNN?
Las capas de agrupación se usan para reducir las dimensiones de los mapas de características. Por lo tanto, reduce la cantidad de parámetros a aprender y la cantidad de cómputo realizado en la red. La capa de agrupación resume las características presentes en una región del mapa de características generado por una capa de convolución.
¿Qué agrupación es la más preferida en CNN?
Pooling Layers
El enfoque más común utilizado en la agrupación es max pooling.
