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#631
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
「畳み込みの畳込み」CoCと名付けられた新しい手法を提案．提案手法CoCが(1)現在の畳み込み層からシームレスに置き換えできること．(2)導入しても無視できるレベルの追加コストが発生するだけ(3)分類，検出，セグメンテーションなどのタスクで性能の向上に寄与することを示した．
新規性
それまでの畳み込み層モデルが抱えていた「実際の網膜との構造面でのギャップ」を改善したこと．既存手法の畳込みモデルと網膜では大きな差が合った．(網膜ではニューロンは局所的な関連として空間次元に沿って並べられる，それに対して畳み込みモデルはチャンネル次元に沿って単独に配置される．)
結果
広範囲な実験を行い，特に分類，検出，セグメンテーションタスクで効果が高いことがわかった．添付した画像では，分類タスク時の性能比較を紹介している．
その他（なぜ通ったか？等）
【Github Link(コード)】
https://github.com/Genera1Z/ConvolutionOfConvolution.
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