はじめに：MaxPoolingとAveragePoolingの違いを比較
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や文字分類などに広く使われる機械学習モデルです。 その中で、特徴量を効率よく抽出する「プーリング層」は、モデルの性能に大きな影響を与える重要な構成要素です。
本記事では、MaxPooling（最大値プーリング）とAveragePooling（平均プーリング）の 特徴・違い・適用シーンを比較し、MNISTデータセットを使った実験を通じて、どちらの手法がより効果的かを検証します。
初心者にも分かりやすいコード例と図解を交えながら、実践的な知識が身につくことを目指します。
プーリング層とは？CNNの特徴圧縮とその意義
プーリング層は、CNNにおいて特徴マップのサイズを縮小し、重要な情報だけを抽出するための処理です。
- 主な役割： 特徴の圧縮、過学習の抑制、計算効率の向上
- 代表的手法： MaxPooling（最大値抽出）、AveragePooling（平均値抽出）
以下でそれぞれの特徴を詳しく見ていきます。
MaxPooling（最大値プーリング）の仕組みと強み
MaxPoolingは、指定された領域（フィルター）の中で最大値だけを抽出する手法です。これにより「最も顕著な特徴」を保持できます。
- 特徴の維持：エッジ・コントラストなど強いパターンを残す
- 頑健性向上：画像位置や小さな歪みに対してロバスト
- 過学習抑制：不要な情報を削減し、モデルの汎化性能向上
- 実装例（Keras）：
layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=2)
AveragePooling（平均プーリング）の特徴と活用シーン
AveragePoolingは、指定領域内の値の平均を計算して出力します。ノイズに強く、柔らかな特徴抽出に向いています。
- 滑らかさ維持：極端に強い特徴に偏りすぎない
- 低変動化：小さなノイズによる影響を抑える
- 終端利用：GlobalAveragePoolingとして出力層への入力にも活用可能
- 実装例：
layers.AveragePooling2D(pool_size=(2,2), strides=2)
MaxPooling vs AveragePooling：具体比較
| 比較項目 | MaxPooling | AveragePooling |
|---|---|---|
| 特徴の強調 | エッジや形状など強いパターンを強調 | 背景情報も含めた滑らかな抽出 |
| ロバスト性 | 位置ずれや不変性に強い | ノイズに同様強くロバスト |
| 過学習対策 | 情報量を絞り汎化性UP | 平均化により過学習抑制効果あり |
| 使用例 | エッジ検出、物体認識 | テクスチャ分類、終端処理 |
実験：MNISTでMaxPoolingとAveragePoolingを比較
実際に、手書き数字画像データ（MNIST）を使って、2つのモデルを比較します。 使用環境や構成は以下の通りです。
- 使用ライブラリ： TensorFlow / Keras
- データ： MNIST（28x28のグレースケール画像）
- モデル構成： Conv2D → Pooling → Flatten → Dense → 出力
- 差異： Pooling手法（Max or Average）のみ
データの準備 (MNIST)
本実験では、手書き数字の画像データセットである MNIST を使用します。 MNISTは、0〜9の数字が中心に書かれた28×28ピクセルのグレースケール画像70,000枚から構成されており、 機械学習やディープラーニングの入門用として広く利用されています。
以下のコードでは、Kerasが提供するユーティリティを用いて、データの読み込みと前処理を行っています。 読み込まれたデータは、訓練用データ（60,000件）とテスト用データ（10,000件）に分かれています。
各画像データは元々28×28の2次元配列ですが、畳み込みニューラルネットワークで扱うために
チャンネル数1を持つ4次元テンソル（形式：(サンプル数, 高さ, 幅, チャンネル)）に変換しています。
また、画素値は0〜255の整数値なので、/ 255.0 によって0〜1の範囲に正規化しています。
これにより学習が安定しやすくなります。
from tensorflow.keras import layers, models, datasets
# データの読み込みと前処理
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0モデルの構築
本セクションでは、プーリング層の種類（MaxPooling または AveragePooling）のみが異なる
2つのCNNモデルを構築するための関数 build_model() を定義しています。
モデル構造はシンプルに保ちつつ、プーリング手法が性能に与える影響を明確に比較できるように設計されています。
モデルは以下のような構成です：
- Input層: 画像サイズ28×28ピクセル、チャンネル数1（グレースケール）
- 畳み込み層（Conv2D）: フィルター数32、カーネルサイズ3×3、活性化関数はReLU
- プーリング層: 引数に応じてMaxPoolingまたはAveragePooling（どちらも2×2）
- Flatten層: 多次元配列を1次元ベクトルに変換
- 全結合層（Dense）: ユニット数64、ReLU
- 出力層: ユニット数10（0〜9の分類）、Softmaxでクラス確率を出力
model.compile() では、最適化アルゴリズムにAdam、損失関数に
多クラス分類向けの sparse_categorical_crossentropy を使用し、
精度（accuracy）を指標として学習を行うよう指定しています。
# モデル定義関数
def build_model(pooling='max'):
model = models.Sequential()
model.add(layers.Input(shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'))
if pooling == 'max':
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
else:
model.add(layers.AveragePooling2D((2,2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return modelモデルの訓練
ここでは、前のセクションで定義した build_model() 関数を使って、
MaxPooling を使用するモデルと AveragePooling を使用するモデルの2種類を構築し、それぞれ訓練を行っています。
trained_models 辞書には2つのモデルインスタンスが格納されており、キーとして 'max' または 'avg' を使用しています。
各モデルは model.fit() によって訓練されます。訓練には以下の設定を使用しています：
- エポック数： 5
- 検証データ： 訓練データの10%（
validation_split=0.1） - 表示形式： 各エポックごとに訓練の進行状況が表示される（
verbose=1）
すべての訓練履歴は histories 辞書に保存され、後で可視化や分析に利用できるようになっています。
# モデルの訓練
trained_models = {
'max': build_model('max'),
'avg': build_model('avg')
}
histories = {}
for name, model in trained_models.items():
print(f"Training with {name}")
histories[name] = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_split=0.1, verbose=1)モデルの訓練結果
ここでは、MaxPooling と AveragePooling をそれぞれ使用したモデルの訓練ログを表示しています。 各エポック（学習の1サイクル）ごとに、訓練精度（accuracy）、損失（loss）、検証精度（val_accuracy）、 検証損失（val_loss） が出力されており、モデルの学習の進み具合が確認できます。
Training with max Epoch 1/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 11s 5ms/step - accuracy: 0.8922 - loss: 0.3666 - val_accuracy: 0.9800 - val_loss: 0.0781 Epoch 2/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9803 - loss: 0.0671 - val_accuracy: 0.9835 - val_loss: 0.0532 Epoch 3/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9869 - loss: 0.0413 - val_accuracy: 0.9848 - val_loss: 0.0580 Epoch 4/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9906 - loss: 0.0296 - val_accuracy: 0.9878 - val_loss: 0.0466 Epoch 5/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 6s 3ms/step - accuracy: 0.9938 - loss: 0.0195 - val_accuracy: 0.9865 - val_loss: 0.0531 Training with avg Epoch 1/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 8s 4ms/step - accuracy: 0.8843 - loss: 0.4014 - val_accuracy: 0.9792 - val_loss: 0.0793 Epoch 2/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7s 3ms/step - accuracy: 0.9777 - loss: 0.0741 - val_accuracy: 0.9855 - val_loss: 0.0619 Epoch 3/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 6s 3ms/step - accuracy: 0.9833 - loss: 0.0543 - val_accuracy: 0.9853 - val_loss: 0.0584 Epoch 4/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4s 3ms/step - accuracy: 0.9880 - loss: 0.0372 - val_accuracy: 0.9827 - val_loss: 0.0641 Epoch 5/5 1688/1688 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 3ms/step - accuracy: 0.9919 - loss: 0.0264 - val_accuracy: 0.9890 - val_loss: 0.0501
結果の可視化
上記のコードでは、訓練中に記録された各エポックごとの 検証精度（validation accuracy） を可視化しています。
history.history['val_accuracy'] を用いることで、fit() 実行中に得られた検証精度の履歴を取得できます。
for ループを使って、MaxPooling と AveragePooling の両モデルについて精度の変化をプロットし、plt.legend() でラベルを付けることで、
両者の性能差を一目で比較できるようにしています。
このようなグラフを作成することで、モデルがどの程度効率的に学習しているか、過学習が起きていないかなどを視覚的に判断しやすくなります。 また、検証精度の推移は汎化性能の傾向を確認するための重要な指標となります。
import matplotlib.pyplot as plt
for name, history in histories.items():
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label=name)
plt.title('Validation Accuracy per Epoch')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()精度グラフ
実験結果の比較と考察
実験の結果、MaxPoolingの方が訓練精度は高く、AveragePoolingの方が検証精度でわずかに優れる結果となりました。
| Pooling | 訓練精度 | 検証精度 | 検証損失 |
|---|---|---|---|
| Max | 99.38% | 98.65% | 0.0531 |
| Average | 99.19% | 98.90% | 0.0501 |
モデルの用途に応じて、より適したプーリング手法を選択する必要があります。
まとめ：プーリングの選び方と今後の展望
- MaxPooling: 特徴量の強調に優れるが、過学習の傾向が出る場合もある。
- AveragePooling: 特徴を平均化することで、よりなめらかな抽出が可能で、汎化性能がわずかに高い傾向。
- 今回の実験では、検証精度において AveragePooling が僅差で上回った。
- 実際のタスクやモデルの深さに応じて、適切なプーリング手法を選ぶことが大切。
プーリング層は目立たない部分かもしれませんが、モデルの性能に確実な影響を与える重要な要素であることが実感できました。
より複雑なモデルや実世界のデータセットでは、Pooling手法の影響がさらに顕著になるかもしれません。 今後はCIFAR-10や画像分類以外のタスクでも比較を行ってみたいと考えています。
プーリング層は地味ながらも、モデルの精度と汎化に大きな影響を与える重要な構成要素です。
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