1日1分 E資格問題 No.17「EfficientNet」

E資格問題にチャレンジ！本日のお題は「EfficientNet」

問題
答え
解説

問題

[問題]
以下のうち、EfficientNetについて誤っているものはどれか。

(A) EfficientNetは、モデルの幅、深さ、解像度のスケーリングをバランス良く行うことで、パフォーマンスと効率を最適化している。
(B) EfficientNetはCompound Scalingと呼ばれる手法によりモデルの幅、深さ、解像度をそれぞれ個別にスケーリングしている。
(C) EfficientNetはInverted Residual Block にSqueeze-and-Excitation（SE）モジュールを加えたMBConvを用いている。
(D) EfficientNetはDepthwise Separable Convolutionと呼ばれる軽量な畳み込み演算を使用し、計算コストを削減している。

答え

解説

EfficientNetは、Googleが開発した画像認識タスクにおけるディープラーニングモデルです。EfficientNetは、モデルのパラメーターの数を最小限に抑えつつ、高い性能を達成することを目指して設計されています。

EfficientNetは、モデルのスケーリングを通じて効率的なアーキテクチャを実現しています。一般的に、モデルのサイズや深さを増やすと性能は向上しますが、同時に計算コストも増えます。EfficientNetは、モデルの幅、深さ、解像度のスケーリングをバランス良く行うことで、最適なパフォーマンスと効率性のトレードオフを見つけ出しています。したがって、(A)は正しい記述です。

EfficientNetは、Compound Scalingと呼ばれる手法を使用しています。Compound Scalingでは、モデルの幅（チャンネル数）、深さ（層の数）、解像度（入力画像のサイズ）を同時にスケーリングします。これにより、モデルのパラメーター数と計算コストを最小限に抑えながら、より大規模なモデルを作成できます。したがって、(B)は誤った記述です。

EfficientNetはInverted Residual Block にSqueeze-and-Excitation（SE）モジュールを加えたMBConvを用いています。MBConvはDepthwise Separable Convolutionと呼ばれる軽量な畳み込み演算を使用しており、計算コストを削減しながら、性能を維持することが可能です。したがって、(C), (D)は正しい記述です。

画像引用元

EfficientNetは、画像認識のタスクで高い性能を発揮しており、ImageNetなどのベンチマークデータセットでトップクラスの結果を示しています。また、転移学習や転移学習後の微調整など、他のタスクにも適用可能です。

EfficientNetは、モデルの効率性とパフォーマンスのバランスを取るため、さまざまなアプリケーションやデバイスで利用されています。特に、リソースが限られた環境やモバイルデバイス、エッジデバイスなどで効果を発揮します。

2019年最強の画像認識モデルEfficientNet解説 - Qiita

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