はじめに：平均値プーリング（Average Pooling）とは？
平均値プーリング（Average Pooling）は、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で広く利用される技術の一つです。主な役割は、畳み込み層によって抽出されたデータ（特徴マップ）のサイズを小さく（ダウンサンプリング）することです。
具体的には、特徴マップを小さな領域に分割し、各領域内の数値の平均値を計算して、その領域を代表する一つの数値として出力します。これにより、データ量を削減しながら、特徴を滑らかにしたり、全体的な情報を保持したりする効果があります。 この処理によって、モデルの計算コストを削減し、過学習（モデルが訓練データに過剰に適合してしまうこと）を抑制する助けとなります。
プーリング層の役割
平均値プーリングを理解するために、まずはその上位概念である「プーリング層」の役割を知っておくことが重要です。プーリング層は、CNNにおいて畳み込み層の後によく配置されます。
主な目的は以下の通りです。
- 次元削減（計算コストの削減）: 特徴マップのサイズを小さくすることで、後続の層での計算量を大幅に削減します。
- 過学習の抑制: データ量を減らすことで、モデルが訓練データ固有の細かすぎる特徴に依存しすぎるのを防ぎます。
- 位置不変性の獲得: 画像内で特徴の位置が多少ずれても、同じような結果を出力しやすくなります。 これにより、より頑健な画像認識が可能になります。
プーリング層には学習すべきパラメータ（重み）はなく、決められたルールに従って演算を行うだけの層です。
平均値プーリングの具体的な仕組み
では、平均値プーリングは具体的にどのように計算されるのでしょうか。例を見てみましょう。
ここに、4×4の大きさの特徴マップ（入力データ）があるとします。
| 1 | 3 | 4 | 8 |
| 7 | 5 | 2 | 6 |
| 9 | 2 | 1 | 5 |
| 4 | 6 | 3 | 7 |
この特徴マップに対して、「2×2のサイズ」で「ストライド2（2ピクセルずつ移動）」の平均値プーリングを適用します。
- 左上の2×2領域： (1 + 3 + 7 + 5) / 4 = 4
- 右上の2×2領域： (4 + 8 + 2 + 6) / 4 = 5
- 左下の2×2領域： (9 + 2 + 4 + 6) / 4 = 5.25
- 右下の2×2領域： (1 + 5 + 3 + 7) / 4 = 4
この結果、元の4×4の特徴マップは、2×2の小さな特徴マップに変換されました。
| 4 | 5 |
| 5.25 | 4 |
このように、領域内の全データの平均を取ることで、情報を要約していることがわかります。
最大値プーリングとの違い
プーリング層には、平均値プーリングと共によく使われる最大値プーリング（Max Pooling）があります。 最大値プーリングは、領域内の平均値ではなく最大値を取る手法です。
両者にはそれぞれ長所と短所があり、タスクに応じて使い分けられます。
| プーリング手法 | 長所 | 短所 | 使われる場面 |
|---|---|---|---|
| 平均値プーリング | 領域内の全ての情報を考慮して要約する。 背景などのノイズの影響を緩和し、特徴を滑らかにする。 | 最も強い特徴がぼやけてしまう可能性がある。 | 全体的なコンテキストの保持が重要な場合や、入力データにノイズが多い場合。 |
| 最大値プーリング | 領域内で最も顕著な特徴（エッジなど）を抽出する。 ノイズの影響を受けにくい。 | 最大値以外の情報が失われる。 | 物体のエッジなど、明確で強い特徴を検出することが重要な場合。 一般的によく利用される傾向がある。 |
応用：グローバル平均プーリング（Global Average Pooling）
平均値プーリングには、グローバル平均プーリング（Global Average Pooling, GAP）という特殊な応用手法があります。 これは、2014年の画像認識コンペティションILSVRCで高い性能を示したモデル「GoogLeNet」で導入されたことで有名になりました。
通常の平均値プーリングが特徴マップを小さな領域に分割するのに対し、グローバル平均プーリングは各特徴マップ全体を1つの平均値に集約します。 例えば、7×7の大きさの特徴マップがあれば、その49個の数値すべての平均を計算し、1つの数値に変換します。
GAPは主にCNNの最終段階で、全結合層の代わりとして使用されます。これにより、以下のような利点があります。
- パラメータ数の大幅な削減: 全結合層で必要だった大量のパラメータが不要になり、モデルが軽量化されます。
- 過学習の抑制: パラメータ数が減ることで、過学習のリスクが大幅に低下します。
- 特徴とクラスの対応付け: 各特徴マップが最終的なクラス分類にどう貢献しているかの解釈がしやすくなります。
まとめ
平均値プーリングは、ディープラーニングモデル、特にCNNにおいて不可欠な要素です。特徴マップの情報を滑らかに要約しながらサイズを縮小することで、モデルの計算効率を高め、より汎用的な特徴を学習する手助けをします。
最大値プーリングとの違いや、発展形であるグローバル平均プーリングの概念を理解することで、さまざまなCNNモデルの構造に対する理解がより一層深まるでしょう。