Pooling layer

[ˈpuːlɪŋ ˈleɪər] プーリングレイヤー

1. 畳み込みニューラルネットワークにおいて、特徴マップの空間的サイズを縮小し、計算コストを削減し、過学習を防ぐために使用される層。

プーリング層は、入力された特徴マップの小さな領域から代表的な値（最大値や平均値など）を抽出することで、データの次元を削減します。これにより、計算量が減り、モデルが位置の変化に対してよりロバストになり、過学習のリスクも低減されます。

After the convolutional layer, a pooling layer is often applied to reduce the spatial dimensions. (畳み込み層の後には、空間的次元を削減するためにプーリング層がよく適用されます。)

• After the convolutional layer: 畳み込み層の後で。
• a pooling layer: プーリング層が。
• is often applied: しばしば適用されます。
• to reduce the spatial dimensions: 空間的次元を削減するために。

Max pooling is a common type of pooling layer that selects the maximum value from a window. (最大プーリングは、ウィンドウから最大値を選択する一般的なタイプのプーリング層です。)

• Max pooling: 最大プーリングは。
• is a common type: 一般的なタイプです。
• of pooling layer: プーリング層の。
• that selects the maximum value: 最大値を選択する。
• from a window: ウィンドウから。

The pooling layer helps to make the network more invariant to small translations in the input. (プーリング層は、入力の小さな変換に対してネットワークをより不変にするのに役立ちます。)

• The pooling layer: プーリング層は。
• helps to make: するのを助けます。
• the network more invariant: ネットワークをより不変に。
• to small translations: 小さな変換に対して。
• in the input: 入力における。

Without a pooling layer, the number of parameters in a deep neural network could become excessively large. (プーリング層がないと、深層ニューラルネットワークのパラメータ数が過度に大きくなる可能性があります。)

• Without a pooling layer: プーリング層がないと。
• the number of parameters: パラメータの数は。
• in a deep neural network: 深層ニューラルネットワークにおける。
• could become: なる可能性があります。
• excessively large: 過度に大きくなる。

関連

• Convolutional layer
• Activation function
• Fully connected layer
• Neural network
• Downsampling
• Max pooling
• Average pooling
• Feature map