グローバルアベレージプーリング

グローバルアベレージプーリングとは、特徴マップ 1 枚をまるごと平均して、たった 1 つの値にまとめる手法です。

チャネルの数だけ値が並んだ結果が得られるので、そのまま分類の入力として使えます。

従来はここで全結合層を使っていましたが、この手法に置き換えるとパラメータが激減し、過学習も起きにくくなります。近年の CNN では定番の構成です。