Descripción: MeanPooling es una operación de submuestreo utilizada en redes neuronales convolucionales que calcula el valor promedio de un conjunto de valores en un mapa de características. Esta técnica se aplica generalmente después de una capa convolucional y tiene como objetivo reducir la dimensionalidad de los datos, manteniendo al mismo tiempo la información más relevante. A diferencia de otras técnicas de pooling, como MaxPooling, que selecciona el valor máximo de un área específica, MeanPooling toma el promedio de todos los valores en esa área, lo que puede resultar en una representación más suave y menos propensa al sobreajuste. Esta operación es especialmente útil en tareas donde se desea una representación más generalizada de las características extraídas, como en la clasificación de imágenes o el reconocimiento de patrones. Además, MeanPooling puede ayudar a mantener la información contextual, ya que considera todos los valores en lugar de solo el más prominente. Su implementación es sencilla y se puede adaptar fácilmente a diferentes arquitecturas de redes neuronales, lo que lo convierte en una opción popular en el diseño de modelos de aprendizaje profundo.
