平均プーリングとグローバルアベレージプーリングの違い
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
画像認識のAIを学んでいると、必ずと言っていいほどプーリングという言葉に出会いますよね。でも、平均プーリングとグローバルアベレージプーリングの区別がつかなくて、頭を抱えていませんか？今日は、その違いを世界一わかりやすく解説します！
AIの視力を調整するプーリングの基本
そもそもプーリングとは、画像の特徴をギュッと凝縮する作業を指します。
例えば、あなたが広大なひまわり畑を眺めていると想像してください。一本一本の茎の形まで細かく見るのではなく、全体的に黄色いなと把握しますよね。この「細かい情報は捨てて、大事なエッセンスだけを残す」のがプーリングの役割です。
平均プーリングとは局所的なまとめ役
平均プーリング（Average Pooling）は、画像の一部を切り取って、その範囲内の数値の平均を出す手法です。
クラス全員の身長を測るのではなく、出席番号1番から4番までの4人の平均身長を出して、その4人を1つの塊として扱うようなイメージです。
これを計算式で表すと、以下のようになります。
合計値 
この手法のメリットとデメリットを整理しましょう。
平均プーリングのメリット
- 画像に少しノイズ（汚れ）が混ざっていても、平均化することでその影響を抑えられます。
- 計算が非常にシンプルなので、処理速度が早くなります。
平均プーリングのデメリット
- 全体の平均をとるため、画像の中にある鋭いエッジ（境界線）などの情報がぼやけてしまうことがあります。
究極の凝縮術グローバルアベレージプーリング
さて、ここからが本題です。グローバルアベレージプーリング（Global Average Pooling、略してGAP）は、平均プーリングの進化系だと考えてください。
平均プーリングが「4人組ずつの平均」を出していたのに対し、GAPはなんと「クラス全員の平均」を一気に出してしまいます。つまり、1枚の画像（あるいは1つの特徴マップ）に対して、たった1つの数値を算出するのです。
GAPの劇的なメリット
- パラメーターの数を劇的に減らせるため、AIのモデルが軽くなります。
- 過学習（学習データに慣れすぎて、新しいデータに対応できなくなること）を防ぐ効果が非常に高いです。
- 画像のどこに物体が写っていても、全体を平均するので場所の変化に強くなります。
GAPのデメリット
- 位置情報が完全に失われます。右上に何があるかといった細かい配置はわからなくなります。
2つの違いを比較表でチェック
それぞれの特徴を表にまとめました。あなたの開発しているAIにはどちらが向いているか、考えてみてください。
| 項目 | 平均プーリング | グローバルアベレージプーリング |
| 計算の範囲 | 画像の一部分（局所的） | 画像の全部（全体的） |
| 出力されるデータの数 | 複数（場所の情報が残る） | たった1つ |
| 主な使用場所 | ネットワークの途中 | ネットワークの最後の方 |
| 目的 | データの圧縮 | 分類のための特徴抽出 |
次のステップへの案内
ここまで読んで、プーリングの感覚は掴めたでしょうか？
もし、あなたが次にステップアップしたいなら、最大プーリング（Max Pooling）についても調べてみることをお勧めします。平均ではなく、一番大きな値だけを採用するこの手法は、また違った面白さがありますよ。
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
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セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。
