最近の研究では、大域的共分散プーリング(GCP)が深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の視覚分類タスクにおける性能を向上させることが実証されている。 しかし、GCPが深層CNNに有効である理由については、これまであまり研究されてこなかった。 本論文では、深層CNNがGCPによってどのような恩恵を受けるのかを、最適化の観点から理解することを試みている。