読み方：モバイルネット

MobileNet

概要

MobileNetとは、畳み込みニューラルネットワークの一つで、計算量とモデルサイズを抑えることを主眼に設計された軽量なモデル。スマートフォンや組み込み機器などの計算資源が限られた環境での動作を想定している。

一般的な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、空間方向とチャネル方向の畳み込みを同時に行うため、計算量とパラメータ数が大きくなりやすい。MobileNetでは、この処理を分解した「深さ単位分離可能畳み込み」（Depthwise Separable Convolution）と呼ばれる手法を採用している。

これは、各入力チャネルごとに独立した空間畳み込みを行う「深さ単位畳み込み」（Depthwise Convolution）と、それらを線形結合する「点単位畳み込み」（Pointwise Convolution）から構成される。畳み込み処理をこの二段階に分解することにより、通常の畳み込みと比べて大幅に計算量と重み数を削減できる。

MobileNetには複数の派生が存在する。初期のモデルでは規模を柔軟に調整するためのハイパーパラメータとして「幅係数」と「解像度係数」が導入され、モデルの大きさや計算量を用途に応じて調整できる設計が取られている。後続のMobileNet v2では、「線形ボトルネック」や「反転残差ブロック」が導入され、表現力と効率性の両立が図られた。