プーリング

広域平均値処理は、画像認識の分野で、畳み込みニューラルネットワークという技術の最終段階で使われる処理方法です。画像に含まれる様々な特徴を捉えるために、畳み込みニューラルネットワークは複数の層を重ねて処理を行います。そして最終層では、これまで抽出した特徴をまとめて、画像全体の情報を表現する必要があります。従来、この最終層では全結合層と呼ばれるものがよく使われていましたが、この手法はたくさんの計算が必要で、処理に時間がかかるだけでなく、学習データに過剰に適応してしまう「過学習」という問題も引き起こしやすいという欠点がありました。 そこで登場したのが広域平均値処理です。この処理方法は、各々の特徴マップと呼ばれるものについて、全ての画素の値を平均することで、一つの代表値を計算します。特徴マップとは、畳み込みニューラルネットワークの処理過程で生成されるもので、画像の異なる特徴をそれぞれ表しています。例えば、ある特徴マップは物体の輪郭を、別の特徴マップは色合いを捉えているといった具合です。広域平均値処理では、これらの特徴マップそれぞれについて、全ての画素の平均値を計算し、新しい特徴量として出力します。 この処理を行うことで、画像の空間的な情報は失われますが、各特徴の全体的な強さが抽出されます。例えば、ある特徴マップで高い平均値が得られれば、その特徴が画像全体に強く現れていると解釈できます。このようにして、広域平均値処理は、画像の空間的な情報を圧縮し、それぞれのチャンネルが持つ特徴の代表的な値を取り出すことができます。全結合層と比べて、処理に必要な計算量が少ないため、計算時間の短縮や過学習の抑制につながるという利点があります。そのため、近年、画像認識の分野で広く利用されています。