AIお助けボックスAIお助けボックスAIで楽しいこと、便利なことを何でもするサイト。最後に初めにイムちゃんディープラーニングのPooling(プーリング)レイヤーについて説明するね。Kerasのディープラーニングで利用できるPooling(プーリング)レイヤーについて纏めました。この記事はディープラーニングおよびKerasの知識がある方向けのリファレンスになります。Poolingレイヤー(プーリング)とはPoolingレイヤー(プーリング層)は主に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で用いるレイヤーです。特徴量の次元を削減し、計算量を減らし、過学習を防ぐために使用されます。Poolingレイヤーは、入力された特徴マップから特定の操作を行い、出力サイズを縮小することで重要な情報を保持しながら冗長な情報を排除します。Pooling層の演算の流れプーリングの流れは、入力された特徴マップ(画像や時系列データなど)を受け取り、そのサイズを小さくする(ダウンサンプリングする)ことで、計算量の削減やモデルのロバスト性向上に寄与します。以下は、プーリングの基本的な流れのステップです。入力として与えられた特徴マップ(例えば、画像データや時系列データ)を小さな領域(ブロック)に分割します。各領域のサイズはプールサイズ(例えば、2x2や3x3)によって決まります。Poolingなど)を適用します。各小領域内の最大値を選び出します。各小領域内の平均値を計算します。ストライドによる移動プーリング操作を適用した後、指定されたストライド(移動量)に従って次の領域に移動します。ストライドがプールサイズと同じ場合、隣接する領域は重ならずに処理されます。ストライドがプールサイズより小さい場合、領域が一部重複します。パディングの適用(必要に応じて)境界部分のデータをどう処理するかを決めるパディングの設定に従います。パディングなしで、余り部分が処理されません。入力サイズを保つためにゼロパディングが追加され、余り部分も処理されます。出力特徴マップの生成プーリング操作を全ての領域に対して適用した後、ダウンサンプリングされた新しい特徴マップが生成されます。これにより、元の入力よりも小さく、重要な特徴が強調されたマップが得られます。プーリングの計算式プーリングの計算を式にすると以下になります。Poolingレイヤー(プーリング)の種類MaxPooling1D説明1次元配列の一部領域内で最大値を選び出す操作です。音声データや時系列データの重要なピーク情報を抽出します。時系列データのダウンサンプリングに使用します。MaxPooling2D説明2次元配列(例えば、画像)の部分領域内で最大値を選び出す操作です。重要なエッジや特徴を抽出します。画像データのダウンサンプリングに使用します。MaxPooling3D説明3次元配列の部分領域内で最大値を選び出す操作です。動画データの重要な特徴を抽出します。動画データや3次元データのダウンサンプリングに使用します。AveragePooling1D説明1次元配列の部分領域内の平均値を計算する操作です。全体的な傾向や滑らかさを維持します。時系列データのダウンサンプリングに使用します。AveragePooling2D説明2次元配列の部分領域内の平均値を計算する操作です。画像の全体的な特徴を滑らかにします。画像データのダウンサンプリングに使用します。AveragePooling3D説明3次元配列の部分領域内の平均値を計算する操作です。全体的な特徴を滑らかに保ちます。動画データや3次元データのダウンサンプリングに使用します。GlobalMaxPooling1D説明1次元配列全体から最大値を選び出します。全体のピーク情報を抽出します。時系列データの全体的な最大値を取得するのに使用します。GlobalMaxPooling2D説明2次元配列全体から最大値を選び出します。画像全体の最も顕著な特徴を抽出します。画像データの全体的な最大値を取得するのに使用します。GlobalMaxPooling3D説明3次元配列全体から最大値を選び出します。動画全体の最も顕著な特徴を抽出します。動画データや3次元データの全体的な最大値を取得するのに使用します。GlobalAveragePooling1D説明1次元配列全体の平均値を計算します。全体の傾向を要約します。時系列データの全体的な平均値を取得するのに使用します。GlobalAveragePooling2D説明2次元配列全体の平均値を計算します。画像全体の特徴を要約します。画像データの全体的な平均値を取得するのに使用します。GlobalAveragePooling3D説明3次元配列全体の平均値を計算します。動画全体の特徴を要約します。動画データや3次元データの全体的な平均値を取得するのに使用します。CNNの実装サンプル(keras)以下は、Conv2Dレイヤーを使用した簡単なKerasの実装サンプルです。この例では、MNISTデータセットを使用して手書き数字の分類モデルを構築します。モデルの概要を表示model.summary()上記のソースコードは、手書き数字データセットなどの画像分類問題に適用できるシンプルなCNNのディープラーニングのモデルです。KerasリファレンスKerasの詳しい使い方は本家の以下ページを参照下さい。https://keras.io/api/最後に本記事がAIの理解に少しでもお役に立てば幸いです。機械学習など分かり易く記事にしていきますので今後とも宜しくお願いします。一緒に楽しくAIについて学びましょう。本サイトの記事はより伝わり易い様にAIによりチェック・一部修正をしてます。Pythonライブラリで無限の可能性!プロフィールプロフィール84(ばっしーぃ⤴)システムエンジニア歴20年の二児の父。世間の荒波にもまれ生きてきて、AIで人手不足の分野が改善することを切に願っています。