Descripción: El pooling es una operación de submuestreo utilizada en redes neuronales convolucionales para reducir las dimensiones espaciales del volumen de entrada. Esta técnica es fundamental para disminuir la cantidad de parámetros y la carga computacional en el modelo, lo que a su vez ayuda a prevenir el sobreajuste. Existen diferentes tipos de pooling, siendo los más comunes el max pooling y el average pooling. En el max pooling, se selecciona el valor máximo de un conjunto de valores en una ventana específica, mientras que en el average pooling se calcula el promedio. Estas operaciones permiten conservar las características más relevantes de la información, facilitando la extracción de patrones significativos. Además, el pooling contribuye a la invariancia de la posición, lo que significa que el modelo puede reconocer objetos en diferentes posiciones dentro de la imagen. En el contexto de las bibliotecas de aprendizaje automático, el pooling se implementa de manera eficiente, permitiendo a los desarrolladores construir modelos de redes neuronales convolucionales de forma más sencilla y rápida. La integración de estas operaciones en el flujo de trabajo de dichas bibliotecas ha permitido a los investigadores y profesionales optimizar sus modelos, logrando un mejor rendimiento en tareas de clasificación y detección de objetos.
