前回は、2016年のILSVRCの画像分類部門で２番手となったResNeXtを紹介しました。そして、畳み込みニューラルネットワークの深さ、幅、カーディナリティについて解説しました。

今回は、2017年のILSVRCの画像分類部門で優勝したSENetを紹介します。Oxford大学と中国科学院の共同研究によるモデルの特徴は、その名前の一部となっているSE（Squeeze-and-Excitation)ブロックです。

SEブロックはチャンネル間の相関に注目しました。ImageNetのコンペティションにおける以前のモデルとは異なる画期な点です。各チャンネルの特徴の重要度を学習し、重要な特徴に重点を置き、それほど有用でない特徴を抑制することで、ネットワークの表現力を高めました。