# Average Pooling 2D

Dieser Funktionsblock implementiert eine Average-Pooling-Operation, ein wichtiges Konzept in konvolutionalen neuronalen Netzen (CNNs). Er reduziert die räumlichen Dimensionen der Eingangsmerkmalskarte, während er wesentliche Merkmale durch Durchschnittsberechnung beibehält.

## 📥 Eingänge <a href="#inputs" id="inputs"></a>

Dieser Funktionsblock hat keine Eingänge.

## 📤 Ausgänge <a href="#outputs" id="outputs"></a>

Dieser Funktionsblock produziert keine Ausgänge.

## 🕹️ Steuerungen <a href="#controls" id="controls"></a>

`Pooling Size` Ein Dropdown-Menü zur Auswahl der Größe des Pooling-Fensters. Die Optionen umfassen:

* `2x2`
* `3x3`
* `4x4`
* `5x5`
* `6x6`
* `7x7`
* `8x8`

`Stride` Eine Dropdown-Auswahl, mit der Sie den Schrittwert für die Pooling-Schicht festlegen können. Die Optionen spiegeln die für die Pooling-Größe verfügbaren Optionen wider.

## 🎨 Funktionen <a href="#features" id="features"></a>

`Flexible Pooling Options` Benutzer können die Pooling-Größe und den Schrittwert wählen, was Flexibilität je nach Bild und Modellarchitektur bietet.

`Integration with CNNs` Dieser Block ist so konzipiert, dass er nahtlos innerhalb konvolutionaler neuronaler Netze arbeitet und eine einfache Integration von Pooling-Ebenen ermöglicht.

## 📝 Nutzungshinweise <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Set Pooling Size**: Wählen Sie die gewünschte Pooling-Größe aus dem Dropdown-Menü `Pooling Size`.
2. **Select Stride**: Wählen Sie die Schrittgröße aus dem Dropdown-Menü `Stride`.
3. **Integrate into CNN**: Verwenden Sie diesen Block, um eine Average-Pooling-Schicht zu einem Modell eines konvolutionalen neuronalen Netzes hinzuzufügen.

## 📊 Bewertung <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Dieser Funktionsblock generiert beim Ausführen eine Average-Pooling-Schicht basierend auf den Auswahlmöglichkeiten des Benutzers, bereit zur Integration in ein neuronales Netzwerkmodell für Berechnungen.

## 💡 Tipps und Tricks <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Verbesserung der Merkmalsextraktion</summary>

Die Verwendung größerer Pooling-Größen kann helfen, die Komplexität des Modells zu reduzieren und die Verallgemeinerung zu verbessern. Experimentieren Sie mit verschiedenen Pooling-Größen in verschiedenen Phasen Ihres Modells.

</details>

<details>

<summary>Balance zwischen Größe und Detail</summary>

Wählen Sie eine kleinere Pooling-Größe, wenn Ihr Modell mehr Details aus den Eingangsmerkmalen benötigt. Zu groß könnte wesentliche Merkmale verlieren, die für Klassifizierungsaufgaben notwendig sind.

</details>

## 🛠️ Fehlersuche <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Ungeeignete Konfiguration</summary>

Wenn Sie auf Fehler stoßen, stellen Sie sicher, dass die Auswahl der Pooling-Größe und des Schrittes für die Dimensionen Ihrer Merkmalskarte geeignet ist; sie dürfen die Eingabedimensionen nicht überschreiten.

</details>
