Pooling en redes neuronales convolucionales

Una de las etapas vitales en el desarrollo de redes neuronales convolucionales es la implementación de capas de pooling. Este proceso consiste en reducir la dimensionalidad espacial de las imágenes o matrices resultantes tras aplicar convoluciones. Al hacerlo, facilita el manejo eficiente de los datos y la optimización de tiempos de proceso.

¿Qué significa pooling y cuál es su función?

La capa de pooling permite cambiar las dimensiones espaciales —alto y ancho— de una matriz numérica o una imagen, transformando estos datos en una representación más pequeña. El objetivo principal es:

• Agrupar valores numéricos.
• Lograr una reducción significativa en la cantidad de datos.
• Agilizar los entrenamientos y procesos en los modelos de aprendizaje profundo.

¿Cómo funcionan las técnicas de max pooling y average pooling?

Existen dos métodos comunes para implementar el pooling:

Max pooling

Este método selecciona el valor más alto dentro de una ventana determinada (por ejemplo, una ventana de tamaño 2 por 2). Imagina que tienes una matriz con números del 1 al 16 ordenados en cuatro filas. Al aplicar una ventana de dimensión 2 por 2 con un stride (desplazamiento) de 2:

• La primer ventana abarcará los valores 1, 2, 5 y 6 dando como resultado 6 (el máximo valor).
• La segunda ventana, desplazada de manera que considere los valores 3, 4, 7 y 8, dará como resultado 8.

Si el stride es menor (por ejemplo, 1), obtendremos más resultados, ya que la ventana se desplaza sólo una casilla en cada paso.

Average pooling

En cambio, el método de average pooling calcula el promedio aritmético de todos los valores dentro de la ventana seleccionada, de manera que suaviza los resultados y destaca características generales.

¿Cuándo elegir max pooling o average pooling?

Ambos métodos tienen casos de uso específicos:

• Max pooling: Ideal para detectar características destacadas como bordes claros y definidos en la imagen.
• Average pooling: Útil para obtener resultados más suaves y generalizados, adecuándose mejor si hay dudas respecto al mejor método en una situación específica.

Cuando dudas acerca de cuál es el método más apropiado, generalmente el average pooling es una alternativa robusta y adecuada para muchos escenarios.

¿Es similar reducir tamaño con pooling a usar resize convencional?

Aunque puede parecer que reducir la dimensión de una imagen mediante pooling es parecido a redimensionar (resize), hay una diferencia importante a nivel matemático:

• El pooling utiliza estadísticas locales para determinar sus resultados en base a pequeñas ventanas que se mueven a través de la matriz.
• Resize es simplemente un cambio en el tamaño físico sin considerar estadísticas locales ni desplazamientos.

¿Cómo afecta visualmente el pooling en las imágenes?

Cuando se aplica pooling en imágenes, es común notar efectos como pixelado o suavizado excesivo, dependiendo del método elegido:

• Los resultados después del max pooling tienden a resaltar bordes y detalles específicos.
• Con el average pooling, las imágenes tienden a lucir más suaves y uniformes.

Por ejemplo, en el caso del logo de Platzi, la diferencia entre ambas técnicas es notable. El max pooling resalta más ciertos bordes, mientras que el average pooling brinda una apariencia más difuminada y homogénea.

¿Qué opinas tú sobre estos métodos? ¿Has experimentado con max pooling o average pooling al desarrollar redes neuronales convolucionales? ¡Compártenos tu experiencia!