「スキューズ・アンド・エキスパンダ・ネットワーク」とはどういう意味ですか？
目次
Squeeze and Excitation Network（SENet）は、画像処理タスクに使われるディープラーニングモデルの一種だよ。重要な部分にモデルが集中できるように、各特徴にどれだけ注意を払うかを調整するんだ。
仕組み
このネットワークは「スクイーズ」と「エキサイト」の2つの主要なステップで動くよ。
スクイーズ: この部分では、全てのチャネルを一緒に見て、特徴から情報を集めるんだ。データを簡略化して、どの特徴が画像を理解するのにもっと重要かを見つけるよ。
エキサイト: どの特徴が重要かが分かったら、このステップでその重要な特徴を強化して、あまり重要じゃないものへの注目を減らすんだ。これでモデルがより良い予測や分類ができるようになるよ。
重要性
チャネルごとの特徴をつなげることで、SENetはモデルのパターン認識や画像のディテールを捉える能力を向上させるんだ。これが脳画像を分類するタスクなどでより良いパフォーマンスにつながって、統合失調症のような条件を特定しやすくするんだよ。