↑: [[G検定に関する知識]] - 2017年ILSVRC優勝モデル - **チャンネルごとの重要度を学習して再重み付け**するSEブロックを導入 - Squeeze：空間情報を圧縮して全体像を把握 - Excitation：チャンネル間の重要度を学習し重みを掛ける - **Attentionの一種**（チャンネルへの注意機構） - 畳み込み層を置き換えるのではなく既存CNNへのアドオン - 画像をパッチに分割するのは[[ViT]]（SENetではない） - ImageNetコンペ最終年（2017）に優勝したResNet派生モデル - cf. [[ResNet]], [[EfficientNet]], [[Attention]]