問題 No.28
スマートフォンのような計算資源やメモリが非常に限られたエッジデバイス上で、高解像度の画像セグメンテーション（画素レベルの識別）を高精度に行いたい。畳み込みのフィルター（カーネル）の要素間に一定の間隔（隙間）を空けて適用することで、「パラメータ数や計算量を一切増加させることなく」、より広い範囲（受容野）の文脈情報を一度にキャッチできるように工夫された処理はどれか。
【正解の解説】
Dilated Convolution
Dilated Convolutionは、フィルタに隙間を空けて畳み込むことで、パラメータ数を増やさずに広い範囲の情報を一度に捉えられるようにした手法です。
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【その他の選択肢の解説】
Depthwise Convolution
Depthwise Convolutionは、チャンネルごとに独立して畳み込みを行う手法で、パラメータ数を大幅に減らすために使われます。
Pointwise Convolution
Pointwise Convolutionは、1×1のフィルタでチャンネル間の情報を混ぜ合わせる手法です。主に計算量削減のために使われます。
Deconvolution
Deconvolutionは、畳み込みの逆のような演算です。主に画像を拡大する際や生成時に使われます。