入力32チャネル、出力64チャネルの3×3畳み込み層を、深さ方向（depthwise）の3×3畳み込みと1×1の点単位（pointwise）畳み込みに分解した「深さ方向分離可能畳み込み（depthwise separable convolution）」に置き換える。depthwise畳み込みでは入力チャネルごとに3×3のフィルタを1枚ずつ用いるものとし、バイアスは考えない。置き換え後の重みパラメータ数として正しいものはどれか。
- 1288
- 22,048
- 32,336
- 418,432
正解と解説を見る
正解：3
depthwise畳み込みは各入力チャネルに3×3のフィルタを1枚ずつ使うので、3×3×32＝288個です。続くpointwise畳み込みは1×1×32×64＝2,048個で、合計は2,336個になります。通常の3×3畳み込みは3×3×32×64＝18,432個なので、約8分の1に削減されます。288と2,048は、それぞれ片方の段だけを数えた値です。MobileNetなどの軽量モデルは、空間方向とチャネル方向の処理を分けるこの手法でパラメータ数と計算量を減らしていることを押さえておきましょう。
根拠：MobileNetにおける深さ方向分離可能畳み込み（depthwise separable convolution）