問題 No.1390
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のプーリング層は、特徴マップの空間サイズ（縦横の解像度）を縮小し、計算量の削減と微小な位置ズレに対する頑健性（並進不変性）を獲得する役割を持つ。対象となる局所領域（例：2x2のウィンドウ）の中から「最大値」のみを抽出する数理的処理を何と呼ぶか。
【正解の解説】
マックスプーリング
マックスプーリングとは、対象領域内の「最大値」だけを残す手法です。最も強い特徴だけを抽出するため、画像認識において特に重要な情報（エッジなど）を見逃さずに情報を圧縮できるためよく使われます。
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【その他の選択肢の解説】
アベレージプーリング
アベレージプーリングとは、対象領域内の数値の「平均値」をとることで、情報を圧縮する手法です。画像全体のぼんやりとした特徴を捉えたい時に使われます。
グローバルプーリング
グローバルプーリングとは、層全体の情報を一つにまとめる手法で、画像サイズが変わっても同じように処理できるようにするために使われます。
アンプーリング
アンプーリングとは、プーリングとは逆に、圧縮された特徴マップを元のサイズに戻す（解像度を上げる）処理のことで、セグメンテーションなどで使われます。