問題 No.1027
モバイル端末向けなどにCNNの計算量を削減するため、画像の各チャンネルごとに独立して空間方向の畳み込みを行った後、カーネルを用いてチャンネル方向の情報を結合する2段階の軽量化手法を【 】と呼ぶ。
【正解の解説】
Depthwise Separable Convolution
計算を2回に分けることで大幅な軽量化を実現する手法です。まず画像の情報だけを処理し、次にチャンネル間の関係性を統合するという手順を踏みます。
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【その他の選択肢の解説】
Atrous Convolution
畳み込みのフィルターに間隔（穴）を空ける手法です。情報の広がりを捉えつつ、解像度を落とさずに広い範囲の情報を処理できます。
Global Average Pooling
各チャンネルごとの平均値を計算して1つの数値に集約する手法です。計算量を大幅に抑えつつ、全体の特徴を捉えることができます。
スキップ結合
ネットワークの途中の情報を、後続の層へ直接飛ばして結合する仕組みです。深層学習の学習がスムーズに進むようサポートします。