Merhaba Ömer Yalçın, öncelikle mesajınız uzun süre gözümden kaçmış kusura bakmayın. Değerli geri bildiriminiz için teşekkür ederim. Ortaklama (pooling) işlemi temel olarak boyut azaltma için kullanılır, bildiğiniz üzere. Amaç temsil bilgilerin tutulması ama tüm bilgileri de tutmayalım ki işlem yükümüz azalsın mantığıdır. Ama Hinton’ın son Kapsül teorisinde ortaklama katmanına konum bilgisini de kaybetmesi dolayısıyla nesne tanıma problemlerinde iyi çalışıyor olması tesadüf diyor. Ben de O’na atıf yapmış oldum. Kapsül katmanı gibi bir katman aslında lokasyon, yönelim gibi CNN’in yapmadığı farklı özellikleri de koruma yeteneğine sahip. Kapsül ağı ile ilgili yazımda değinmeye çalıştım.

Fully connected layer örneğin sınıflandırıcı çalıştırabilmemiz için yaptığımız vektörizasyon işlemidir.

Katkınız için teşekkür ederim.