Max Pooling é uma técnica usada em redes neurais artificiais, que permite aos computadores processar dados com mais eficiência. É usado em redes neurais convolucionais, que são usadas para reconhecimento e classificação de imagens, bem como processamento de linguagem natural e outras aplicações.
Max pooling é uma forma de amostragem descendente não linear. Ele funciona subamostrando o mapa de recursos de entrada, dividindo-o em regiões de agrupamento retangulares e, em seguida, selecionando o valor máximo de cada uma dessas regiões. As regiões de agrupamento são selecionadas sistematicamente para que não se sobreponham.
O pooling máximo reduz a dimensionalidade do mapa de recursos, o que reduz o custo computacional da rede e ainda permite que a rede capture informações relevantes dos dados de entrada. O pooling máximo também fornece algum grau de robustez contra ruído ou distorção visual nos dados de entrada.
Nos últimos anos, o max pooling tornou-se uma ferramenta popular em aprendizagem profunda devido à sua eficácia e simplicidade de implementação. Ele tem sido usado com sucesso em diversas áreas, incluindo tarefas de classificação e detecção de objetos.
Max pooling é uma parte importante da moderna caixa de ferramentas de aprendizagem profunda de visão computacional e processamento de linguagem natural. Esta técnica provou ser confiável e eficiente em muitas aplicações.
