Pooling qatınağı nə üçün istifadə olunur?

Yapay sinir şəbəkələrində pooling qatmanı giriş məlumatlarının ölçüsünü azaltmaq üçün istifadə olunur, bu da hesablama yükünü azaltmağa və model parametrlərinin sayını azaltmağa kömək edir. O, həmçinin ən vacib xüsusiyyətləri vurğulamağa kömək edir, bu da modelin giriş məlumatlarındakı köçürmələr və deformasiyalara qarşı dayanıqlığını artırır.

Ən çox yayılmış pooling növləri:

• Max pooling — sahədən maksimum dəyəri seçir.
• Average pooling — orta dəyəri hesablayır.

2x2 pəncərə ölçüsü və 2 addımlı max pooling nümunəsi:

import torch
import torch.nn as nn

input_tensor = torch.tensor([[[[1, 2, 3, 4],
                               [5, 6, 7, 8],
                               [9, 10, 11, 12],
                               [13, 14, 15, 16]]]], dtype=torch.float32)

pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
output = pool(input_tensor)
print(output)

Nəticə hər 2x2 blokdan maksimumları ehtiva edəcək və ölçünü 4x4-dən 2x2-ə azaldacaq.