問題 No.644
CNNモデルにおいて、各特徴量マップのチャンネルが持つ情報には重要度の違いがある。この点に着目し、プーリング等で空間情報を圧縮した後に全結合層を用いて各チャンネルの相互関係をモデル化し、重要なチャンネルの重みを強調し、不要なチャンネルの重みを抑制するモジュールを導入したネットワークはどれか。
【正解の解説】
SENet
SENetは、特徴量のチャンネルごとの重要度を自動的に計算し、大切なチャンネルを強調し不要なものを抑制することで、認識精度を劇的に高めるモジュールを組み込んだものです。
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【その他の選択肢の解説】
DenseNet
DenseNetは、前の層の出力を次の層にすべて連結して渡すことで、情報が伝わりやすくし、少ないパラメータでも高い性能を発揮するネットワークです。
U-Net
U-Netは、入力と同じサイズの画像を出力できる構造をしており、特に画像の中のどのピクセルが何であるかを細かく分けるセグメンテーションに強いネットワークです。
MobileNet
MobileNetは、計算量を大幅に抑えつつ精度を維持できるよう設計されており、スマホのような処理能力が限られた環境でも動くようにしたネットワークです。