マックスプーリング

図形を扱う仕事において、図形の大きさを小さくする作業は『縮小』と呼ばれ、図形の特徴を保ちつつデータ量を減らす効果があります。この縮小作業の中でも、特に『まとめる』という考えに基づいた方法を『プーリング』と呼びます。 写真を例に考えてみましょう。写真には、たくさんの小さな色の点が集まってできています。この色の点を『画素』と呼びます。プーリングは、この画素をいくつかまとめて、一つの画素として扱うことで、写真の大きさを小さくします。 まとめ方には色々な方法がありますが、よく使われるのは『最大値プーリング』と呼ばれる方法です。これは、まとめる画素の中で一番明るい色の画素を選び、その色を新しい画素の色とする方法です。例えば、赤い、青い、緑色の画素をまとめる場合、一番明るい色の赤色を新しい画素の色とします。このようにすることで、写真の明るい部分の特徴を際立たせることができます。 他にも、『平均値プーリング』という方法もあります。これは、まとめる画素の色の平均値を新しい画素の色とする方法です。例えば、赤い、青い、緑色の画素をまとめる場合、これらの色の平均値を計算し、新しい画素の色とします。この方法は、写真の色の変化を滑らかにする効果があります。 プーリングは、図形の大きさを小さくするだけでなく、図形のわずかな変化を捉えにくくする効果もあります。例えば、写真に少しノイズが入ったとしても、プーリングによってノイズの影響を減らすことができます。これは、図形を認識する作業をより正確に行う上で非常に役立ちます。 このように、プーリングは図形処理において重要な役割を果たしており、様々な場面で活用されています。

絵を扱う計算機の世界では、写真の大きさを小さくする作業をよく行います。この作業のことを「縮小」と呼びますが、縮小にも色々な方法があります。その中で、「プーリング」という方法は、写真の情報をうまくまとめながら、大きさを小さくすることが得意です。 たとえば、写真の特定の範囲、例えば４つの点を四角形で囲んでみます。この四角の中の４つの点の色を平均して、新しい一つの点の色として扱うのです。そうすると、四角で囲んだ４つの点は、平均された一つの点になります。これを写真全体で行うことで、写真の大きさを小さくすることができます。これがプーリングの基本的な考え方です。 プーリングには色々な種類がありますが、最もよく使われるのは「最大値プーリング」です。先ほどの例で言えば、四角で囲んだ４つの点の中で、一番明るい点の色を新しい点の色とする方法です。他にも、平均値を使う「平均値プーリング」などもあります。 プーリングを使うと、写真の大きさが小さくなるので、計算機の負担を軽くすることができます。たくさんの写真を使って計算機に学習させる場合、プーリングによって計算時間を大幅に短縮できます。また、写真のちょっとした変化、例えば handwritten で書いた文字の位置が少しずれていたり、写真が少し回転していたりしても、プーリングを使うことで、計算機がそれらの変化に惑わされにくくなります。 プーリングは、写真の模様を見つけるお仕事が得意な「畳み込みニューラルネットワーク」という仕組みの中で、よく使われています。この仕組みは、最近、写真の分類や物体の認識といった分野で大きな成果を上げており、プーリングもその成功に一役買っています。