問題番号: No.19 (しっかりモード)

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を用いた画像分類モデルにおいて、畳み込み層の最終出力を全結合層（Dense層）にそのまま繋ぐと、パラメータ数が爆発的に増加して過学習（オーバーフィッティング）を起こしやすくなる。このパラメータ数の肥大化を徹底的に抑制するため、特徴量マップのチャンネル（平面）ごとに全画素値の平均値を算出し、全結合層を使わずに直接1次元のベクトルに圧縮する処理はどれか。