Q：
最大プーリングは、どのようにAlexNetを画像処理の優れたテクノロジーにするのに役立ちますか？
A：革新的な畳み込みニューラルネットワークであるAlexNetでは、最大プーリングの概念が、複数の畳み込み層を持つ複雑なモデルに挿入されます。これは、部分的には、ニューラルネットワークが専門家が呼ぶ画像で作業する際の作業を簡素化し、効率化するためです「非線形ダウンサンプリング戦略」。
AlexNetは非常に優れたCNNとして広く認識されており、2012 ILSVRC（ImageNet大規模視覚認識チャレンジ）を獲得しました。これは、機械学習とニューラルネットワークの進歩（一部はコンピュータービジョンの「オリンピック」と呼ばれる）の分岐点イベントと見なされています）。
トレーニングが2つのGPUに分割されるネットワークのフレームワークには、5つの畳み込み層、3つの完全に接続された層、および最大プール実装があります。
基本的に、最大プーリングは、ニューロンのコレクションから出力の「プール」を取得し、それらを後続のレイヤーの値に適用します。 これを理解する別の方法は、モデルをより適切に適合させるために、最大プーリングアプローチが値を統合および単純化できることです。
最大プーリングは勾配の計算に役立ちます。 「計算の負担を軽減する」または「オーバーフィッティングを縮小する」と言うことができます。ダウンサンプリングにより、最大プーリングは「次元削減」と呼ばれるものに関与します。
次元削減は、ニューラルネットワークを介して実行するのが難しい、複雑すぎるモデルを持つ問題を扱います。 多数の小さなギザギザの輪郭を持つ複雑な形状を想像してください。また、この線の小さな部分はすべてデータポイントで表されています。 次元の削減により、エンジニアは機械学習プログラムが「ズームアウト」するか、より少ないデータポイントをサンプリングし、モデル全体をよりシンプルにするのを支援しています。 そのため、最大プーリングレイヤーとその出力を見ると、次元削減戦略に対応するより単純なピクセル化を見ることができます。
また、AlexNetはrectified linear units（ReLU）と呼ばれる関数を使用します。最大プーリングは、CNNを介して画像を処理するこの手法を補完するものです。
プロジェクトに携わる専門家と関係者は、AlexNetの特定のビルドを示す豊富な視覚モデル、方程式、およびその他の詳細を提供しましたが、一般的な意味では、最大プーリングは複数の人工ニューロンの出力を合体または統合すると考えることができます。 この戦略は、CNNの全体的なビルドの一部であり、最先端のマシンビジョンおよび画像分類と同義語になっています。
