Inceptionとは
Inception（インセプション）は、2014年にGoogleの研究チームが提案したCNNアーキテクチャで、「GoogLeNet」としてILSVRC 2014で優勝しました。映画「インセプション」にちなんで名付けられたこのモデルの最大の特徴は、複数サイズのフィルタを並列に適用するInceptionモジュールにあります。
| ひとことで言うと | 大きさの違うフィルタを同じ層で並列に使い、結果を束ねるCNNアーキテクチャ。 |
|---|---|
| 何がうれしいか | 細かい特徴と大きな特徴を同時に拾える。1×1畳み込みで計算量も抑えた。 |
| 注意点 | 構造が複雑で、設計・改造の難易度が高い。 |
Inceptionモジュール
Inceptionモジュールは、1×1、3×3、5×5の異なるサイズの畳み込みフィルタと3×3のMaxプーリングを並列に実行し、その結果をチャネル方向に結合します。これにより、異なるスケールの特徴を同時に捉えることができます。1×1畳み込みをボトルネック構造として使用し、計算量を大幅に削減しているのも重要な工夫です。
1同じ入力を分岐4つの経路へ
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21×1で圧縮チャネルを減らし軽量化
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33×3と5×5違う大きさで特徴抽出
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4結果を連結全経路の出力を束ねる
Inceptionの進化
初代のGoogLeNet（Inception v1）から、Inception v2/v3（大きなフィルタを小さなフィルタの組み合わせに分解）、Inception v4（残差結合の導入）、Inception-ResNet（InceptionとResNetの融合）と段階的に改良されてきました。これらの改良により、精度と計算効率の両方が向上しています。
Inceptionの設計思想の影響
Inceptionの「異なるスケールの特徴を並列に抽出する」という設計思想は、後続の多くのアーキテクチャに影響を与えました。マルチスケール特徴抽出の考え方はFPN（Feature Pyramid Network）やEfficientNetにも取り入れられています。また、計算コストを意識したアーキテクチャ設計のパイオニアとしても重要な位置を占めています。