SENetとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)とは

SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)は、画像認識タスクにおいて高い精度を達成するために開発された深層学習アーキテクチャの一つです。SENetは、チャネル間の相互依存性を明示的にモデル化することで、ネットワークの表現力を向上させています。

SENetは、既存のネットワークアーキテクチャに対して、Squeeze-and-Excitationと呼ばれる追加のブロックを導入します。このブロックは、チャネル間の相互作用を学習し、各チャネルの重要度を適応的に再調整する役割を担っています。

SENetの特徴は、計算コストを最小限に抑えつつ、高い精度向上を実現している点にあります。SENetは、ImageNetデータセットにおいて、当時の最高精度を達成し、コンピュータビジョン分野に大きなインパクトを与えました。

SENetのアイデアは、その後のさまざまな研究に影響を与え、多くの派生モデルが提案されています。また、画像認識以外のタスクにも応用され、幅広い分野で活用されています。

SENetは、深層学習モデルの設計に新たな視点をもたらし、チャネル間の相互作用を考慮することの重要性を示しました。今後も、SENetの概念を取り入れた新しいアーキテクチャが開発されていくことが期待されます。

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