論文の概要: Rethinking Global Average Pooling: Your Classifier Is Secretly a Multi-Instance Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14555v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 15:35:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.958382
• Title: Rethinking Global Average Pooling: Your Classifier Is Secretly a Multi-Instance Learner
• Title（参考訳）: グローバルな平均プールを再考する: 分類器は秘密裏にマルチインスタンス学習者
• Authors: Aray Karjauv,
• Abstract要約: 現代の画像分類器は、グローバル平均プーリング(GAP)や線形分類ヘッドを広く採用している。 この線形性により、画像レベルのロジットは、GAPの前に特徴グリッドに分類ヘッドを適宜適用することによって得られるロジットの平均と等しいことが保証される。 この構造は自然にMIL(Multiple-instance Learning)解釈を示唆しており、画像は空間的なインスタンスの袋と見なされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern image classifiers widely adopt global average pooling (GAP) followed by a linear classification head. This linearity ensures that the image-level logits equal the average of logits obtained by applying the classification head pointwise to the feature grid prior to GAP. Consequently, standard classifiers may inherently retain spatial class evidence that remains recoverable even when the image-level prediction is incorrect. This structure naturally suggests a multiple-instance learning (MIL) interpretation, where an image is viewed as a bag of spatial instances. Within this formulation, we demonstrate that standard classifiers trained with a single label per image can still learn the intended classification task in multi-object scenes. We further exploit this property to decompose image-level logits into a prediction grid, providing a post-hoc diagnostic to extract spatial class evidence that GAP otherwise obscures. Our systematic evaluation reveals that off-the-shelf models consistently recover the ground-truth class within foreground regions. The MIL interpretation further suggests that common classifier failures reflect known limitations of mean aggregation.
• Abstract（参考訳）: 現代の画像分類器は、グローバル平均プーリング(GAP)や線形分類ヘッドを広く採用している。 この線形性により、画像レベルのロジットは、GAPの前に特徴グリッドに分類ヘッドを適宜適用することによって得られるロジットの平均と等しいことが保証される。 したがって、標準分類器は、画像レベルの予測が正しくない場合でも、回復可能な空間クラス証拠を本質的に保持することができる。 この構造は自然にMIL(Multiple-instance Learning)解釈を示唆しており、画像は空間的なインスタンスの袋と見なされる。 この定式化の中では、画像毎に1つのラベルで訓練された標準分類器が、マルチオブジェクトシーンで意図した分類タスクを学習可能であることを示す。 さらに,この特性を利用して画像レベルのロジットを予測格子に分解し,GAPが不明瞭な空間クラス証拠を抽出するためのポストホック診断を行う。 提案手法の体系化により, 既成のモデルでは, 前景域内における接地構造が常に回復していることが明らかとなった。 MIL解釈はさらに、共通分類器の故障は平均集約の既知の限界を反映していることを示唆している。

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