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G検定(ジェネラリスト検定) ディープラーニングの応用例 練習問題 第5問: 画像分類のCNNの構造に関するAからDまでの記述のうち、適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A VGGは、3×3の小さなフィルタの畳み込み層を重ねて層を深

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画像分類のCNNの構造に関するAからDまでの記述のうち、適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A VGGは、3×3の小さなフィルタの畳み込み層を重ねて層を深くし、精度を高めた。 B DenseNetは、ResNetの層の数を減らし、代わりに各層のチャネル数(幅)を広げる方針をとった。 C SENetは、チャネル間の関係をモデル化し、特徴マップのチャネルごとの応答に重みを付け直すブロックを導入した。 D EfficientNetは、深さ・幅・入力の解像度のうち、深さを増やす方向に絞ってモデルを拡大する方法を示した。

解答と解説を先に見る

正解: 3. A、C

Aは適切です。VGGの論文(Simonyan・Zisserman)は、3×3の非常に小さなフィルタを使い、重みを持つ層を16〜19層まで深くすることで精度が大きく上がることを示しました。Cも適切です。SENetの論文(Hu ほか)は、チャネル間の依存関係を明示的にモデル化し、チャネルごとの応答を適応的に重み付けし直すSEブロックを提案しました。Bは誤りで、層を減らして幅を広げたのはWide ResNet(Zagoruyko・Komodakis)です。DenseNetは各層を後続の各層と結合し、前の層の特徴マップをまとめて入力に使います。Dは誤りで、EfficientNet(Tan・Le)は深さ・幅・解像度の3つを1つの係数でそろえて拡大する複合スケーリングを示しました。したがって適切なものはA、Cで、正解は3です。

関連キーワード: VGG・DenseNet・SENet・EfficientNet・Wide ResNet

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