Pooling層によって最後の層において直接平均してクラスを作り出す。近年、注目されているPooling層の一つ。Pooling層に置き換えるようにして使用する。直前のConvolution層の各チャンネル層で画素の平均を求めます。各チャンネルでの平均が求まったらそれらをベクトルとして次の層に渡します。直前はConvolution層、直後はSoftmax関数をつなげて最終層とする。CNN等はConvolution層が多いため他のネットワークと比較してパラメータが少ないが、やはり全結合層でパラメータが多くなる。Pooling層にはパラメータがないので、全体としてパラメータは減ります。そのため、過学習は起こりにくくなるが、収束が遅くなると言われている。Pooling層詳細この章を学んで新たに学べるCommentsReasons>>隠す。