EfficientNet

EfficientNetは、ネットワークの幅、深さ、解像度をバランスよく調整する手法を用いて、高い精度と効率を両立させた畳み込みニューラルネットワークです。従来のモデルでは、これらのパラメータを場当たり的に調整していましたが、本手法では複合スケーリングを提案しました。

複合スケーリングとは、幅・深さ・解像度のそれぞれを一定の倍率に基づいて同時に拡大する考え方です。この方法により、計算コストを抑えつつ、モデルの性能を効率的に最大化できることが証明されました。多くの画像認識タスクで標準的なモデルとして採用されています。

G検定では、モデルの性能向上において、ただ大きくすれば良いわけではなく、パラメータのバランスが重要であることを示す代表例として問われます。他のモデルとの比較で、効率性と精度の両立を目的とした設計思想である点を確認しておきます。