初心者向けGoogLeNet入門！画像認識AIの仕組みをわかりやすく解説

GoogLeNet（グーグルネット）とは、Googleが開発した画像認識のためのAIモデル（専門的には「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」）の一種です。 特に、写真に何が写っているかを高い精度で識別することを得意としています。

この技術が大きな注目を集めたのは、2014年に開催された世界的な画像認識コンテスト「ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）」で、他のモデルを抑えて優勝したことがきっかけです。 当時としては非常に高い認識精度を達成し、その後のAIによる画像認識技術の発展に大きな影響を与えました。

GoogLeNetを理解する上で最も重要なのが、「インセプションモジュール（Inception Module）」という独創的な仕組みです。 これは、従来のAIモデルが抱えていた課題を解決するために考案されました。

従来のモデルでは、精度を上げるためにネットワークの層を深くすると、計算量が爆発的に増えてしまうという問題がありました。しかし、インセプションモジュールは、この問題を解決し、計算コストを抑えながら高い精度を実現することに成功したのです。

インセプションモジュールの仕組み

インセプションモジュールは、1つの入力データに対して、サイズの異なる複数のフィルター（画像を分析するための道具のようなもの）を同時に適用します。 具体的には、以下のような異なるサイズの畳み込み処理を並列で行います。

• 1×1 畳み込み
• 3×3 畳み込み
• 5×5 畳み込み
• マックスプーリング（特徴を凝縮する処理）

これは、例えるなら「一枚の画像を、細かい部分を見る、中くらいの範囲で見る、全体を大まかに見る、という複数の視点で同時に分析する」ようなものです。 そして、それぞれの分析結果を最後に統合することで、画像の特徴をより豊かに、そして効率的に捉えることができるのです。

計算コストを削減する「1×1畳み込み」

インセプションモジュールが効率的な理由の一つに、「1×1畳み込み」の活用があります。 これは、本格的な畳み込み処理を行う前に、データの次元（チャネル数）を削減する役割を果たします。 これにより、後続の処理で扱うデータ量を減らし、全体の計算コストを大幅に抑えることができるのです。

補助分類器 (Auxiliary Classifiers)

GoogLeNetは全部で22層という非常に深い構造を持っています。 深いネットワークでは、学習の途中で勾配（学習を進めるための指標）がうまく伝わらなくなる「勾配消失問題」が起こりやすいという課題がありました。GoogLeNetは、ネットワークの中間部分に「補助的な分類器」を設けることで、この問題を緩和し、深い層まで効率的に学習が進むように工夫されています。

Global Average Pooling (GAP)

ネットワークの最終段階では、全結合層の代わりに「Global Average Pooling」という手法が採用されています。 これにより、パラメータ数を大幅に削減し、モデルが特定のデータに過剰に適合してしまう「過学習」を防ぐ効果があります。

GoogLeNetの主な利点と、その後の発展について見ていきましょう。

GoogLeNetは、2014年に登場し、「インセプションモジュール」という画期的なアイデアによって、画像認識の精度と効率を劇的に向上させました。 その設計思想は、現在のAI技術にも大きな影響を与え続けており、ディープラーニングの歴史における重要なマイルストーンの一つと言えるでしょう。