안녕하세요, 민흥기 학생님.
연습문제 2번에 오류가 있어 문항 수정 요청을 했으나 아직 반영되지 않은 것으로 보입니다.
아래 해설 내용을 참고해주시면 좋겠습니다.
전역 평균 풀링은 특징 맵의 모든 픽셀 값을 평균하여 특징을 요약하는 방법으로,
일반적으로 특징 맵의 크기를 축소해 분류기 이전 단계에서 활용됩니다.
이 과정에서 공간 정보(가로·세로)는 완전히 손실되지만, 특징 맵의 채널 수는 그대로 유지됩니다.
반면, 각 필터 영역에서 최댓값을 추출하여 요약하는 것은 최대 풀링입니다.
감사합니다.