↑: [[G検定に関する知識]] - 2014年ILSVRC優勝のCNNモデル（22層）← **CNNの一種・畳み込み層を使う** 重要 - Inceptionモジュール: 1×1・3×3・5×5の畳み込みとプーリングを並列化→結果を結合 - 複数スケールの特徴を同時に抽出 - 1×1畳み込みを3×3・5×5の**前に**挟む→チャンネル方向の次元を圧縮→計算量を削減 - 補助損失（Auxiliary Loss）: 中間層からも出力して勾配消失を防ぐ - Global Average Pooling（[[グローバルアベレージプーリング|GAP]]）: 全結合層の代わりにパラメータ数を大幅削減 - [[CNN画像認識モデルの進化]]も参照