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- グローバルアベレージプーリングとは画像認識などでよく用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、画像から様々な特徴を段階的に抽出していきます。最終的に得られる特徴マップには、抽出された特徴の情報が詰まっていますが、そのままではデータ量が大きく、次の処理に負荷がかかってしまいます。そこで、特徴マップの情報を圧縮し、扱いやすくするために用いられる手法の一つが、グローバルアベレージプーリングです。グローバルアベレージプーリングでは、各チャンネルの特徴マップ内の全ての画素値の平均値を計算し、その値を新たな特徴量として出力します。 例えば、縦横7×7のサイズの入力画像から、512個のチャンネルを持つ特徴マップが出力されたとします。この特徴マップに対してグローバルアベレージプーリングを適用すると、各チャンネルごとに49個の画素値の平均値が計算され、合計で512個の特徴量が得られます。従来のプーリング手法では、特徴マップを小さな領域に分割し、各領域から最大値など特定の値を取り出すことで情報圧縮を行っていました。しかし、この方法では、領域の大きさや位置によって重要な情報が失われてしまう可能性があります。一方、グローバルアベレージプーリングでは、特徴マップ全体の情報を考慮するため、情報の損失を抑えつつ、特徴量の数を大幅に減らすことができます。このように、グローバルアベレージプーリングは、CNNにおける特徴量の圧縮に有効な手法であり、計算コストの削減や過学習の抑制にも貢献します。