【超解説】PyTorchにおける3D平均プーリングのすべて～『torch.nn.functional.avg_pool3d』を使いこなして、畳み込みニューラルネットワークをレベルアップ！～

torch.nn.functional.avg_pool3dは、PyTorchのnn.functionalモジュールにある3D平均プーリング関数を用いる関数です。この関数は、入力テンソルを指定されたサイズで分割し、各領域の平均値を計算して出力テンソルを生成します。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、特徴マップの次元を縮小したり、ノイズを低減したりするために使用されます。

引数

dtype: 出力テンソルのデータ型
ceil_mode: 天井モードフラグ。Trueの場合、出力テンソルの形状は入力テンソルの形状をceilで計算したものになります。Falseの場合、floorで計算されます。
padding: パディング。形状は(padding_d, padding_h, padding_w)である必要があり、ここで:
- padding_dは深度方向パディング
- padding_hは高さ方向パディング
- padding_wは幅方向パディング
stride: プーリングカーネルのストライド。形状は(stride_d, stride_h, stride_w)である必要があり、ここで:
- stride_dはプーリングカーネルの深度方向ストライド
- stride_hはプーリングカーネルの高さ方向ストライド
- stride_wはプーリングカーネルの幅方向ストライド
kernel_size: プーリングカーネルのサイズ。形状は(kernel_size_d, kernel_size_h, kernel_size_w)である必要があり、ここで:
- kernel_size_dはプーリングカーネルの深度
- kernel_size_hはプーリングカーネルの高さ
- kernel_size_wはプーリングカーネルの幅
input: 入力テンソル（4Dテンソル）。形状は(N, C, D, H, W)である必要があり、ここで:
- Nはバッチサイズ
- Cは入力チャネル数
- Dは入力テンソルの深度
- Hは入力テンソルの高さ
- Wは入力テンソルの幅

戻り値

出力テンソル（4Dテンソル）。形状は(N, C, oD, oH, oW)です。ここで:

oWは出力テンソルの幅
oHは出力テンソルの高さ
oDは出力テンソルの深度

例

import torch
import torch.nn.functional as F

input = torch.randn(2, 3, 4, 5, 5)
output = F.avg_pool3d(input, kernel_size=2, stride=1, padding=1)
print(output.size())

この例では、形状が(2, 3, 4, 5, 5)の入力テンソルに対して、2x2x2のプーリングカーネルで平均プーリングを行い、ストライド1、パディング1で出力を生成します。出力テンソルの形状は(2, 3, 2, 3, 3)になります。

平均プーリングは、最大プーリングよりもノイズに対してロバストですが、空間的な特徴情報を失いやすくなります。
プーリングカーネルのサイズ、ストライド、パディングを適切に設定することで、ネットワークの性能を調整することができます。
torch.nn.AvgPool3dモジュールを使用して、同様の機能を持つプーリング層を構築することもできます。モジュールの方が柔軟性が高く、属性を設定したり、他のモジュールと組み合わせたりすることができます。

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力データを作成
data = torch.randn(2, 3, 16, 16, 16)  # N, C, D, H, W の形状

# プーリングを実行
output = F.avg_pool3d(data, kernel_size=2, stride=2)  # 2x2x2 のプーリングカーネル、ストライド2

# 結果を出力
print(output.size())  # (2, 3, 8, 8, 8) の形状

このコードは以下の処理を実行します。

ランダムな 3D ボリュームデータを作成します。データの形状は (2, 3, 16, 16, 16) で、ここで:
- 2 はバッチサイズ
- 3 は入力チャネル数
- 16 は入力テンソルの深度、高さ、幅
F.avg_pool3d 関数を使用して、入力データに対して 2x2x2 のプーリングカーネルで平均プーリングを実行します。ストライドは 2 に設定されているため、出力テンソルの空間寸法は半分になります。
プーリングの結果を出力します。出力テンソルの形状は (2, 3, 8, 8, 8) になります。

このコードは、基本的な例であり、状況に応じて拡張することができます。例えば、以下のように変更することができます。

出力テンソルのデータ型を指定する
天井モードフラグを設定する
パディングを設定する
異なるサイズのプーリングカーネルとストライドを使用する

torch.nn.AvgPool3dモジュール

欠点:
- torch.nn.functional.avg_pool3dよりも冗長な記述になる場合があります。
利点:
- torch.nn.functional.avg_pool3dよりも柔軟性が高く、属性を設定したり、他のモジュールと組み合わせたりすることができます。
- プーリング操作をネットワークのアーキテクチャの一部として定義することができます。

import torch
import torch.nn as nn

class MyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=2, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        output = self.avg_pool(x)
        return output

カスタムカーネルを使用した畳み込み

欠点:
- torch.nn.functional.avg_pool3dよりも計算コストが高くなる場合があります。
- コードが複雑になる可能性があります。
利点:
- プーリングカーネルの形状やウェイトを自由に設定することができます。
- 特定のタスクに合わせたプーリング操作を設計することができます。

import torch
import torch.nn.functional as F

def custom_avg_pool3d(x, kernel_size, stride=1, padding=0):
    # カスタムカーネルを作成
    kernel = torch.ones(kernel_size, dtype=x.dtype, device=x.device) / kernel_size.numel()

    # 畳み込み操作を実行
    output = F.conv3d(x, kernel, stride=stride, padding=padding)

    return output

欠点:
- それぞれのプーリング関数の特性を理解する必要があります。
利点:
- 状況に応じて適切なプーリング関数を選択することで、ネットワークの性能を向上させることができます。
各プーリング関数は、それぞれ異なる特性を持っています。
PyTorchには、最大プーリング、L2プーリング、ガウスプーリングなど、さまざまなプーリング関数があります。

- 空間的な特徴情報を失う可能性があります。
- 計算コストを削減することができます。
状況によっては、3Dプーリングではなく、1Dまたは2Dプーリングを使用して次元を削減することができます。

【超解説】PyTorchにおける3D平均プーリングのすべて ～『torch.nn.functional.avg_pool3d』を使いこなして、畳み込みニューラルネットワークをレベルアップ！～

torch.nn.AvgPool3dモジュール

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