Pooling – zmniejszanie rozdzielczości cech w sieciach CNN.

Pooling to technika stosowana w sieciach konwolucyjnych (CNN), mająca na celu redukcję wymiarów danych wejściowych poprzez zmniejszenie rozdzielczości map cech. Proces ten polega na dzieleniu mapy cech na mniejsze obszary (okna) i wyciąganiu z nich pojedynczej wartości reprezentatywnej, co prowadzi do skondensowania informacji i zmniejszenia liczby parametrów sieci. Dzięki temu pooling pozwala na ograniczenie złożoności obliczeniowej oraz zwiększa odporność modelu na przesunięcia i zniekształcenia danych wejściowych.

Najczęściej stosowanymi technikami poolingowymi są max pooling, wybierający maksymalną wartość z danego okna, oraz average pooling, obliczający średnią wartość. Max pooling jest szczególnie popularny ze względu na zdolność do zachowywania wyróżniających cech i eliminowania szumów. Zmniejszenie rozdzielczości cech poprzez pooling przyczynia się także do poprawy generalizacji modelu, gdyż redukuje ryzyko przeuczenia. Metoda ta jest integralną częścią architektury wielu współczesnych sieci CNN stosowanych m.in. w rozpoznawaniu obrazów i przetwarzaniu sygnałów.