プーリング（max / average）

特徴マップ上をプーリング窓がスライドし、各窓で max または average を取って縮小マップに書き込む様子と「移動不変性」を可視化します。

窓サイズ k（k×k） 2

ストライド s 2

入力の平行移動 Δ 0

方式

入力サイズ

—

出力サイズ

—

処理した窓

—

この窓の出力値

—

入力特徴マップ（オレンジ枠＝プーリング窓）

出力（縮小マップ）

プーリングは、特徴マップを小さな窓（k×k）で区切り、各窓を 1 個の代表値にまとめて解像度を下げる（ダウンサンプリング）操作です。
max プーリングは窓内の最大値を、average プーリングは窓内の平均値を出力します。窓はストライド s ずつずれて全体を走査します。
出力サイズは floor((N − k) / s) + 1。窓やストライドを変えると、縮小マップの大きさがどう変わるか確かめましょう。さらに入力を少しずらしたとき、出力がどれだけ保たれるか（ストライドの区切りをまたぐと値がずれることもある）を右側で比較できます。

いま何が起きている？

ここがポイント

ダウンサンプリング ── 各窓を 1 値にまとめ、出力サイズは floor((N−k)/s)+1 に縮む。
max は最大値・average は平均値 ── max は強い反応（エッジ等）を残し、average は全体をならす。
パラメータを持たない ── 学習する重みがなく、計算量とサイズだけを下げる固定演算。
限定的な移動不変性 ── 窓内で最大値／平均を取るため、窓に収まる小さなズレには強い一方、ストライドの区切りをまたぐと出力の値や位置は変化する。