Na co je vrstvy pooling?

Pooling vrstva v neuronových sítích se používá ke snížení rozměru vstupních dat, což pomáhá snížit výpočetní zátěž a počet parametrů modelu. Také přispívá k zvýraznění nejdůležitějších rysů, čímž zvyšuje odolnost modelu vůči posunům a zkreslením vstupních dat.

Nejčastější typy pooling:

• Max pooling — vybírá maximální hodnotu z oblasti.
• Average pooling — vypočítává průměrnou hodnotu.

Příklad max pooling s velikostí okna 2x2 a krokem 2:

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)

Výsledek bude obsahovat maximální hodnoty z každého 2x2 bloku, zmenšující rozměr z 4x4 na 2x2.