グローバルアベレージプーリング

画像を認識する時によく使われる技術に、全体平均値を計算する方法があります。これは、畳み込みニューラルネットワークという仕組みの中で、最後の層あたりで使われます。この方法は、画像の特徴を表すたくさんの小さな区画（これを特徴マップと言います）それぞれについて、全体の平均値を計算するものです。 特徴マップは、縦と横の小さな点（ピクセル）の集まりでできています。例えば、縦が7ピクセル、横が7ピクセルの特徴マップを考えてみましょう。この中には、明るさや色の濃淡など、様々な特徴が入り混じっています。全体平均値を求めるには、この49個のピクセルの値を全て合計し、49で割ります。これで、この特徴マップ全体の平均値が計算できます。 特徴マップは複数枚あり、それぞれ異なる特徴を表しています。例えば、一枚目が輪郭の特徴を、二枚目が色の特徴を表しているといった具合です。これらの全ての特徴マップに対して同じ計算を繰り返すことで、それぞれの代表値を得ることができます。 従来の方法では、全結合層というものが使われていました。これは、全ての特徴マップの全てのピクセルを、次の層の全ての点に繋げるという複雑な方法です。そのため、調整すべき値（パラメータ）の数が膨大になってしまい、計算に時間がかかっていました。全体平均値を使う方法では、特徴マップ一枚につき一つの代表値しか使わないので、パラメータの数を大幅に減らすことができます。これにより、計算の負担を軽くし、処理速度を向上させることができるのです。また、不要な細かい情報に惑わされにくくなり、画像認識の精度を向上させる効果も期待できます。