# 様々なCNN ## カーネルサイズの小さいConvoluiton の利用 ・Convoluiton のカーネルsizeは小さくしその分層を厚くする **効率・制度の面で小さいカーネルsize✖多層の構成が有利** 実行環境に合わせて作成 ### Alexnet カーネルさいず大きめの直列処理 ### ResNet メモリ量、演算量ともに削減可表現力も向上 7かけ7→３かけ３を何層にもわたって処理する ### Inception-ｖ４ 斜めの表現ができないので注意 ## １✖１（Pointwise）Convoluiton 不要な空間方向の特徴抽出を省き、演算量を抑えながら表現工場、画像枚数を任意の状態に調整するなどの用途にもちいられる ## Groped　Convoluiton、Separable　Convolution 必要な表現力を保ったままパラメータ数、演算量を削減できる ### ResNeXT：Groped　Conv＋１✖１　Conv ### Xception:Separable　Conv