Descripción: El ‘Pooling Promedio’ es una operación fundamental en las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) que se utiliza para reducir la dimensionalidad de los mapas de características generados por las capas convolucionales. Esta técnica toma el valor promedio de un conjunto de valores en un área específica del mapa de características, lo que permite condensar la información y mantener las características más relevantes. A través de esta operación, se logra una disminución en el número de parámetros y, por ende, se reduce el riesgo de sobreajuste, facilitando el entrenamiento de la red. Además, el pooling promedio ayuda a hacer la red más robusta a pequeñas variaciones en la entrada, ya que al promediar los valores, se suavizan las diferencias extremas. Esta operación se aplica generalmente en ventanas deslizantes, donde se toma un bloque de valores y se calcula su promedio, desplazándose a lo largo del mapa de características. El pooling promedio es especialmente útil en tareas donde la preservación de la información de fondo es crucial, ya que tiende a mantener una representación más equilibrada de las características presentes en la imagen. En resumen, el pooling promedio es una técnica que no solo optimiza el rendimiento de las CNN, sino que también contribuye a la generalización del modelo en tareas de clasificación y detección de objetos.
