Capsule Pooling ist ein Verfahren zur Aggregation von Kapsel-Ausgaben in Capsule Networks, das darauf abzielt, die räumliche und hierarchische Struktur von Merkmalen zu erhalten.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Pooling-Methoden wie Max- oder Average-Pooling, die Informationen oft stark vereinfachen, fasst Capsule Pooling Vektoren oder Matrizen zusammen, die Pose- und Wahrscheinlichkeitsinformationen enthalten.
Durch Pooling auf Kapsel-Ebene können Modelle die Komplexität reduzieren und gleichzeitig wichtige Beziehungen zwischen Objekten oder Teilen bewahren.
Typische Ansätze umfassen das gewichtete Zusammenführen von Kapsel-Outputs basierend auf Aktivierungsstärken oder Routing-Gewichten, wodurch die Modellkapazität und Generalisierung verbessert wird.