풀링

개념

풀링은 Feature Map의 크기를 줄이는 과정이다. 서브샘플링이라고도 부르며, 보통 CNN에서 컨볼루션 뒤에 사용된다.

Max Pooling

가장 대표적인 방식은 max pooling이다. 예를 들어 2x2 영역에서 가장 큰 값 하나만 남긴다. 이렇게 하면 중요한 반응은 유지하면서 데이터 크기를 줄일 수 있다.

$$Y_{i,j}=\underset{(u,v)\in R_{i,j}}{\max }{X}_{u,v}$$

$R_{i,j}$는 출력 위치 $(i,j)$에 대응하는 입력 영역이다.

장점

• 계산량을 줄인다.
• 노이즈 영향을 줄인다.
• 작은 위치 변화에 덜 민감해진다.
• 더 압축된 특징 벡터를 만들 수 있다.