問題 No.515
CNNにおいて、1x1、3x3、5x5といった異なるサイズの畳み込み層を並列に適用する「インセプション・モジュール」を採用し、層の効率化を図ったモデルはどれか。
【正解の解説】
GoogLeNet
GoogLeNetは、インセプション・モジュールという仕組みを採用し、サイズの異なる畳み込みを並列で行うことで、計算コストを抑えつつ効率的に広い視野で画像の特徴を捉えるモデルです。
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【その他の選択肢の解説】
AlexNet
AlexNetは、深層学習が注目されるきっかけとなった画像認識モデルで、複数の畳み込み層を重ねることで画像の特徴を自動的に抽出することに成功しました。
Visual Geometry Group (VGG)
VGGは、小さなサイズの畳み込み層（3x3）を深く重ねることで、モデルの構成を単純化しつつ高い認識精度を実現したアーキテクチャです。
ResNet
ResNetは、スキップ接続を用いることで、非常に深いネットワークでも学習が停滞しないように工夫されたモデルで、現代の画像認識における標準的な手法の一つです。