Depthwise Separable Convolution

Depth Separable ConvolutionはMobilenetに通常の畳み込み処理の代わりに用いられている畳み込み処理です。

入力画像がN×N×Wに対して、通常の畳み込み処理ではM個のK×K×Wのフィルタを用います。それに対してこの手法ではまず、K×Kのフィルタを用いてチャンネル方向に対して畳み込み処理を行い、その後M個の1×1×Wのフィルタを用いて空間方向に畳み込み処理を行います。これによって計算量が約1/8にまで削減されました。

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クイズ

ネットワークの計算コストを考慮した畳み込みであるDepthwise Convolutionがある。これに関して述べたものとして最も適切な選択肢を一つ選べ。

チャンネル方向のみの計算を行う
空間方向のみの計算を行う
従来の畳み込み層よりもパラメータが多い
チャンネル方向と空間方向の計算を同時に行う

正解を見る

解説を見る
畳み込みの計算コストを削減するための手法がDepthwise畳み込みとPointwise畳み込みです。前者で空間方向のみに畳み込みを行い、後者でチャンネル方向のみに畳み込みを行います。
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