풀링층
풀링층(pooling layer)은 합성곱층과 유사하게 특성 맵의 차원을 다운 샘플링하여 연산량을 감소시키고, 주요한 특성 벡터를 추출하여 학습을 효과적으로 할 수 있게 합니다.
Note ≡ | 다운 샘플링
다운 샘플링(sub-sampling)은 다음 그림과 같이 이미지를 축소하는 것입니다.
▲ 그림 5-12 다운 샘플링
풀링 연산에는 두 가지가 사용됩니다.
• 최대 풀링(max pooling): 대상 영역에서 최댓값을 추출
• 평균 풀링(average pooling): 대상 영역에서 평균을 반환
하지만 대부분의 합성곱 신경망에서는 최대 풀링이 사용되는데, 평균 풀링은 각 커널 값을 평균화시켜 중요한 가중치를 갖는 값의 특성이 희미해질 수 있기 때문입니다.
다음은 최대 풀링의 연산 과정입니다.