自己教師あり学習はラベルなしデータを活用できる手法として注目され、多くの研究が進められている。画像の差異と自己教師あり学習で使用されているネットワークの差異による性能の変化があるのか検証するために、まず肺CT画像とMNIST画像を用いて、Global Average Pooling（GAP）の有無がSSLモデルの性能に与える影響を比較した。実験の結果、肺CT画像ではGAPありモデルが高精度を示し、MNISTではGAPなしモデルがより高い性能を示した。本研究では、この性能差が生じる要因について画像特性の観点から分析を行う。