具体例で覚える畳み込み計算（Conv2D、DepthwiseConv2D、SeparableConv2D、Conv2DTranspose） - Qiita具体例で覚える畳み込み計算（Conv2D、DepthwiseConv2D、SeparableConv2D、Conv2DTranspose）Python機械学習DeepLearningKeras TL;DR Conv2D, DepthwiseConv2D, SeparableConv2D, Conv2DTrasposeの計算過程をKerasの数値例で確かめた。 Optunaを使って、これらのレイヤーを組み合わせたモジュール構成の探索を行った。Optunaによると、パラメーター数を減らすことと精度を維持する点では、MobileNetやXceptionの構成は理にかなっていることがわかった。 表記 この記事ではデータ（画像）の軸を次のように表記します。2次元の画像なので、1サンプルあたり(縦, 横, チャンネル)=$(Y, X, C)$の3次元の配列（テンソル）となります。テンソルという言葉が怖
