As redes convolucionais possuem diversos componentes, como as camadas convolucionais, as camadas densas, as camadas de pooling, além de outros parâ...

As redes convolucionais possuem diversos componentes, como as camadas convolucionais, as camadas densas, as camadas de pooling, além de outros parâmetros, como o stride e o padding. Nesse contexto, qual é o propósito das camadas de pooling nas redes convolucionais?
A. As redes convolucionais não possuem camadas de pooling, elas são usadas apenas nas redes densas, como a rede MLP.
B. As camadas de pooling têm como função central forçar o aprendizado ortogonal entre as camadas convolucionais, melhorando, dessa forma, a eficiência da rede.
C. As camadas de pooling têm como função central simplificar o sinal propagado na rede, condensando os mapas de características formados pelas camadas convolucionais.
D. As camadas de pooling possuem a mesma dimensão da camada convolucional que a alimenta e tem como objetivo principal permitir que apenas um neurônio da camada convolucional seja ativo para um dado padrão, inibindo os demais neurônios da camada.
E. As camadas de pooling têm como função central melhorar a resolução do sinal propagado na rede, permitindo que os padrões extraídos pelas camadas convolucionais sejam realçados.

A. As redes convolucionais não possuem camadas de pooling, elas são usadas apenas nas redes densas, como a rede MLP.
B. As camadas de pooling têm como função central forçar o aprendizado ortogonal entre as camadas convolucionais, melhorando, dessa forma, a eficiência da rede.
C. As camadas de pooling têm como função central simplificar o sinal propagado na rede, condensando os mapas de características formados pelas camadas convolucionais.
D. As camadas de pooling possuem a mesma dimensão da camada convolucional que a alimenta e tem como objetivo principal permitir que apenas um neurônio da camada convolucional seja ativo para um dado padrão, inibindo os demais neurônios da camada.
E. As camadas de pooling têm como função central melhorar a resolução do sinal propagado na rede, permitindo que os padrões extraídos pelas camadas convolucionais sejam realçados.