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Xception: Deep Learning with Depthwiae Separable Convolutions #14

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要約

畳み込み層の構成を工夫することで計算量とパラメータの数を削減することがモチベーション。

仮設としては、クロスチャネル相関と空間相関を分解してあげることで、プロセスをより簡単で効率的にすることがある。

論文では、チャネル方向の畳み込み (pointwise convolution) と空間方向の畳み込み (depthwise separable convolution) に分けることで精度が向上した。

image

論文での検証結果は、下記のとおり。 image

論文リンク

https://arxiv.org/pdf/1610.02357.pdf

わからなかった単語

decoupled：切り離された

参考となった記事

https://qiita.com/yu4u/items/34cd33b944d8bdca142d#fn1