Pooling adalah konsep dasar dalam convolutional neural network (CNNs) yang memainkan peran penting dalam mengurangi dimensi spasial dari peta fitur, sambil mempertahankan informasi penting yang diperlukan untuk klasifikasi yang akurat. Dalam konteks ini, pooling mengacu pada proses downsampling input data dengan meringkas fitur lokal menjadi satu nilai representatif. Operasi ini biasanya diterapkan setelah lapisan convolutional dan sebelum lapisan CNN yang terhubung sepenuhnya.
Tujuan utama pooling adalah untuk memperkenalkan invarian spasial dan mengurangi kompleksitas komputasi jaringan. Dengan mengurangi dimensi spasial dari peta fitur, penggabungan membantu menangkap informasi penting sambil membuang detail yang berlebihan atau kurang signifikan. Ini sangat berguna dalam tugas pengenalan gambar, di mana posisi objek dalam gambar mungkin tidak sepenting keberadaannya. Pooling memungkinkan CNN untuk fokus pada keberadaan fitur tertentu daripada lokasi tepatnya, membuat jaringan lebih kuat terhadap variasi skala, rotasi, dan terjemahan.
Ada beberapa jenis pooling yang biasa digunakan di CNN, antara lain max pooling, average pooling, dan sum pooling. Max pooling adalah operasi pooling yang paling banyak digunakan, di mana nilai maksimum dalam setiap wilayah pooling dipilih sebagai nilai representatif. Ini membantu mempertahankan fitur yang paling menonjol sambil membuang fitur yang kurang signifikan. Penyatuan rata-rata, di sisi lain, menghitung nilai rata-rata dalam setiap wilayah penyatuan, memberikan representasi fitur yang lebih halus. Sum pooling hanya menjumlahkan nilai dalam setiap wilayah pooling, yang dapat berguna dalam skenario tertentu di mana nilai absolut penting.
Untuk mengilustrasikan konsep penyatuan, mari pertimbangkan contoh sederhana. Misalkan kita memiliki peta fitur 2D dengan dimensi 4×4, yang dihasilkan dari lapisan konvolusional sebelumnya. Menerapkan max pooling dengan ukuran pooling 2×2 dan langkah 2, kami membagi peta fitur menjadi wilayah yang tidak tumpang tindih dengan ukuran 2×2 dan memilih nilai maksimum dalam setiap wilayah. Peta fitur gabungan yang dihasilkan akan memiliki dimensi 2×2, yang secara efektif mengurangi dimensi spasial dengan faktor 2. Dengan memilih nilai maksimum dalam setiap wilayah, peta fitur gabungan mempertahankan fitur yang paling menonjol sambil membuang detail yang kurang penting.
Pooling adalah operasi penting dalam jaringan saraf convolutional yang membantu mengurangi dimensi spasial dari peta fitur sambil mempertahankan informasi penting untuk klasifikasi yang akurat. Ini memperkenalkan invarian spasial dan mengurangi kompleksitas komputasi, membuat CNN lebih kuat terhadap variasi skala, rotasi, dan terjemahan. Berbagai metode pooling, seperti max pooling, average pooling, dan sum pooling, dapat digunakan tergantung pada kebutuhan spesifik dari tugas yang dihadapi.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals