E資格問題にチャレンジ！本日のお題は「GoogLeNet」
問題
[問題]
以下のうち、GoogLeNetについて誤っているものはどれか。
(A) 1×1、3×3、5×5のフィルターサイズを持つ畳み込み層とプーリング層を並列に実行し、それらを足し合わせるInceptionモジュールを用いている。
(B) 最終的な分類層の前には、グローバル平均プーリング層が配置されている。
(C) GoogLeNet では、各畳み込み計算を行う前に1×1畳み込みを行い、パラメーター数を削減している。
(D) 補助的分類器と呼ばれるサブネットワークにおいても予測を行い、そこからも逆伝播させることで勾配消失を回避している。
答え
A
解説
GoogLeNetは、Googleが開発した畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）の一種です。GoogLeNetは、2014年にILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）で優勝したモデルとして知られており、高い性能と効率性を備えています。
GoogLeNetは、従来のCNNモデルよりも深いネットワークを持ちながら、計算量とパラメータ数を効果的に削減することに成功しました。これは、GoogLeNetがInceptionモジュールと呼ばれる特殊な構造を使用しているためです。
Inceptionモジュールは、複数の畳み込み層とプーリング層を並列に配置し、それらの出力を結合することで情報を集約します。具体的には、1×1、3×3、5×5のフィルターサイズを持つ畳み込み層とプーリング層を並列に実行し、それらの出力をチャネル方向に連結します。このような並列構造により、ネットワークは異なるサイズのフィーチャーマップを効果的に抽出できます。したがって、(A)は誤った記述です。
GoogLeNetでは、Inceptionモジュールを複数組み合わせることで、モデルの深さを増やしつつ、計算量とパラメータ数を効率的に制御しており、さらに各畳み込み計算を行う前に1×1畳み込みを行い、パラメーター数を削減している。したがって、(C)は正しい記述です。
また、最終的な分類層の前には、グローバル平均プーリング層が配置されています。これにより、モデルは特徴マップ全体から1つの値を抽出し、それを入力として使用して最終的な分類を行います。したがって、(B)は正しい記述です。
さらにネットワークの途中から補助的分類器と呼ばれるサブネットワークにおいても予測を行い、そこからも逆伝播させることで勾配消失を回避している。したがって、(D)は正しい記述です。
GoogLeNetは、ILSVRCの画像分類タスクで優れた性能を発揮し、同時に効率性も示しました。このモデルは、異なる種類の画像タスクにも応用可能であり、転移学習や軽量化などの応用研究でも広く使用されています。
GoogLeNetの登場は、ディープラーニングの分野において、モデルの設計と効率性の両方を考慮する重要な進展となりました。このアーキテクチャの派生版や応用研究が続いており、より高度なビジョンタスクの解決に貢献しています。
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