Max Pooling adalah teknik yang digunakan dalam jaringan saraf tiruan, yang memungkinkan komputer memproses data dengan lebih efisien. Ini digunakan dalam jaringan saraf konvolusional, yang digunakan untuk pengenalan dan klasifikasi gambar, serta pemrosesan bahasa alami, dan aplikasi lainnya.
Penggabungan maksimum adalah bentuk pengambilan sampel non-linier. Ia bekerja dengan melakukan sub-sampling peta fitur masukan dengan membaginya menjadi wilayah pengumpulan persegi panjang, dan kemudian memilih nilai maksimum dari masing-masing wilayah tersebut. Daerah pengumpulan dipilih secara sistematis agar tidak tumpang tindih.
Penggabungan maksimum mengurangi dimensi peta fitur, yang mengurangi biaya komputasi jaringan sekaligus tetap memungkinkan jaringan menangkap informasi yang relevan dari data masukan. Penggabungan maksimal juga memberikan tingkat ketahanan tertentu terhadap noise atau distorsi visual pada data masukan.
Dalam beberapa tahun terakhir, max pooling telah menjadi alat yang populer dalam pembelajaran mendalam karena efektivitas dan penerapannya yang sederhana. Ini telah berhasil digunakan di berbagai bidang termasuk tugas klasifikasi dan deteksi objek.
Penggabungan maksimum adalah bagian penting dari kotak alat pembelajaran mendalam modern dari visi komputer dan pemrosesan bahasa alami. Teknik ini telah terbukti handal dan efisien dalam banyak aplikasi.
