convolutionの理解をまとめてきた。convolutionについてまとめる。convolutionの重ね合わせで構成されている。convolutionは実装が特殊、かつ実装方法がまちまちなので、フレームワークによっては使用できないものある。convolutionを代用することができることを示す。convolution(グループ化畳み込み)とはグループ化畳み込みの歴史は長く、Alexnetの際にはすでに実装されていた。基本的な概念はシンプルで、入力層をレイヤー方向にgroup分割してそれを畳み込みし、最後に結合して出力とするもの。Alexnetでは、片側のグループで白黒の認識フィルタを、もう片側でカラーの認識フィルタを学習することができた...と報告されて話題になっていた。下図を見れば分かる通り、ほぼdw畳み込みと同じ構造をしており、L=groupとすることでグループ化畳み込みでdw畳み込みが表現できることから、dw畳み込みはgroup畳み込みの一部と考えることもできる。この考え方はモデル実装時には重要で、darknet等のdw畳み込みが実装されていないフレームワークでも、グループ化畳み込みが実装されていれば、dw畳み込みと同等の動作をさせることができる。dw畳み込みは実装により速度が大きく変わるため、期待する速度が得られるかどうかはフレームワークによる部分が大きい点は注意が必要である。読者になるリンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログProプライバシーポリシープライバシーポリシーはてなブログをはじめよう!t_nkbさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。