プーリング層とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

プーリング層（Pooling Layer）

プーリング層（Pooling Layer）とは、画像などの特徴の地図を小さくまとめて、計算量を減らしつつ大事な特徴を残す層のことです。たとえば2×2のマスの中で一番大きい値だけを残すのが、マックスプーリングです。平均を取る方法もあります。多少の位置のずれに強くなる効果もあり、CNNの中で畳み込み層と組み合わせて使われてきました。

プーリング層（Pooling Layer）関連用語

プーリング層（Pooling Layer）に関連する単語は以下の通りです。

• CNN（Convolutional Neural Network）プーリングを使う仕組みは？→
• 畳み込み（Convolution）特徴を取り出す処理は？→
• 画像認識（Image Recognition）画像を見分けるAIとは？→
• 全結合層まとめたあとに判断する層は？→
• 特徴抽出特徴を取り出すとは？→
• ニューラルネットワーク（Neural Network）全体の仕組みは？→

プーリング層（Pooling Layer）で知っておくと得する有益情報

プーリング層は、CNNの設計でよく出てくる部品です。押さえる点を3つにまとめました。

• 大きさを小さくする縦横が半分になれば、データ量は約4分の1になり、後ろの計算が軽くなります。
• 位置のずれに強くなる少しだけ物がずれても、同じ代表値が選ばれやすくなります。
• 学習する数字を持たない最大や平均を取るだけなので、重みの学習は不要です。

プーリングの主な種類

プーリング層は、特徴を残して小さくまとめる、縮小の部品です。

プーリング層（Pooling Layer）やさしい解説

小さくして、大事なところが消えない？

写真の縮小にたとえます。大きな写真をそのまま見るより、縮小したほうが全体の様子がつかみやすいことがありますよね。

プーリングは、各エリアの目立つ特徴だけを残して縮小します。細かい位置は無視して、何が写っているかを見ます。

商品写真の傷の検査や、写真の仕分けなど、画像を扱うAIの内部で使われます。開発会社の説明に「プーリング」が出たら、計算を軽くして位置ずれに強くする縮小の工程と理解すれば十分です。

プーリング層（Pooling Layer）についてのみんなの疑問

プーリングと畳み込みは何が違いますか？

畳み込みは特徴を取り出し、プーリングは小さくまとめます。畳み込み層は学習する数字を持ちますが、プーリング層は最大や平均を取るだけです。

最近のモデルでもプーリングは使われますか？

使われますが、別の方法で縮小するモデルも増えています。歩幅を大きくした畳み込みで縮小したり、Transformer系のモデルでは別の方法を使ったりします。

マックスプーリングと平均プーリングはどちらがよいですか？

画像の特徴を拾う用途では、マックスがよく使われます。平均は全体をなだらかにまとめる用途に向きます。課題に合わせて、試して比べるのが一般的です。

AI関連の用語集【まとめ】

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