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52問: MobileNet（Howard ほか）では、幅の乗数αで各層の入力と出力のチャネル数をα倍にし、解像度の乗数ρで入力画像と各層の特徴マップの縦横をρ倍にして、

「0.09と0.36」が適切です。MobileNetの論文（Howard ほか）は、幅の乗数αが計算量とパラメータ数をおよそα²倍に減らし、解像度の乗数ρが計算量をρ²倍に減らすとしています。

重みの数は特徴マップの縦横によらないため、ρを変えてもパラメータ数は変わりません（論文の表でも、入力の解像度だけを変えたモデルのパラメータ数は同じです）。計算量は0.6²×0.5²＝0.36×0.25＝0.09、パラメータ数は0.6²＝0.36です。

「0.09と0.09」は、パラメータ数にもρ²を掛けた誤りです。「0.36と0.09」は、ρが効く先を取り違え、計算量ではなくパラメータ数にρ²を掛けた値です。

「0.36と0.36」は、計算量でρの効果を無視しています。αは計算量とパラメータ数の両方に、ρは計算量に効く点を押さえましょう。