AI、特に画像認識の分野に興味を持っている方なら、「EfficientNet（エフィシエントネット）」という言葉を耳にしたことがあるかもしれません。EfficientNetは、2019年にGoogleの研究者たちによって発表された、画期的な画像認識モデルです。 本記事では、AI初心者の方でも理解できるように、EfficientNetがどのような技術で、なぜ注目されているのかを、その仕組みから特徴、簡単な使い方まで詳しく解説します。
EfficientNetが登場した背景
EfficientNetが登場する以前から、AIによる画像認識の精度を向上させる研究は盛んに行われていました。精度を高める一般的な方法の一つに、ニューラルネットワークモデルを「スケールアップ（大きく）」させることがあります。
- 深さ (Depth): ネットワークの層を深くする。より複雑な特徴を学習できます。
- 幅 (Width): ネットワークの各層のニューロン（チャネル）数を増やす。より細かい特徴を学習できます。
- 解像度 (Resolution): 入力する画像のサイズを大きくする。より詳細な情報から特徴を学習できます。
しかし、従来の手法では、これらの3つの要素のうち、どれか1つだけを大きくしたり、あるいは手作業で場当たり的に調整したりすることがほとんどでした。 この方法では、精度向上に限界があるだけでなく、計算コスト（時間や必要なマシンパワー）が爆発的に増大するという課題がありました。 より効率的に、かつ高い精度を達成するための新しいスケールアップ方法が求められていたのです。
最大の特徴：Compound Scaling（複合スケーリング）
この課題を解決したのが、EfficientNetが提案する「Compound Scaling（複合スケーリング）」という画期的な手法です。
これは、前述した「深さ」「幅」「解像度」の3つの要素を、バラバラに調整するのではなく、決まった比率でバランスよく同時にスケールアップさせるという考え方です。
例えば、解像度が高い（きめ細かい）画像から特徴を捉えるには、ネットワークの層も深く（複雑な処理）、幅も広く（細かい特徴の保持）する必要があります。 このように、3つの要素は互いに関連しているため、バランスを取って大きくすることが、最も効率的に性能を向上させることができる、というのがEfficientNetの発見でした。
この手法により、EfficientNetは従来のモデルよりもはるかに少ないパラメータ数（モデルの複雑さを示す指標）と計算量で、同等以上の高い精度を達成することに成功したのです。
EfficientNetの性能と種類
EfficientNetは、ベースとなる小さなモデル「EfficientNet-B0」から、それをCompound Scalingによってスケールアップさせた「B1」〜「B7」までの8つのモデルファミリーで構成されています。 数字が大きくなるほど、モデルは大きく、高精度になりますが、その分計算コストも増加します。
以下の表は、代表的な画像認識モデルとEfficientNetファミリーの性能を比較したものです。
| モデル | Top-1精度 (ImageNet) | パラメータ数 |
|---|---|---|
| ResNet-50 | 76.0% | 25.6 M |
| EfficientNet-B0 | 77.1% | 5.3 M |
| EfficientNet-B4 | 82.9% | 19 M |
| EfficientNet-B7 | 84.3% | 66 M |
表を見ると、例えばEfficientNet-B0は、ResNet-50よりもパラメータ数が約1/5であるにもかかわらず、精度では上回っていることがわかります。 また、EfficientNet-B7は当時の最高精度（State-of-the-Art）を達成しました。 これにより、クラウドサーバーでの大規模な処理から、スマートフォンなどのリソースが限られたモバイル・エッジデバイスでのリアルタイム処理まで、幅広い用途での活用が期待されています。
EfficientNetを使ってみる（PyTorchでの例）
EfficientNetは、PyTorchやTensorFlowといった主要な深層学習フレームワークで非常に簡単に利用できます。 特に、ImageNetという巨大なデータセットで事前に学習された「学習済みモデル」を使うことで、自分で一から大量のデータを集めて学習させることなく、高い性能を発揮させることができます。これは「転移学習」と呼ばれます。
以下は、PyTorchを使って学習済みのEfficientNet-B0モデルを読み込み、新しいタスク（例：10クラス分類）に合わせて最終層をカスタマイズする簡単なコード例です。
# ライブラリのインストール
# pip install efficientnet_pytorch
import torch
from torch import nn
from efficientnet_pytorch import EfficientNet
# ImageNetで学習済みの 'efficientnet-b0' モデルを読み込む
model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
# 元のモデルの全結合層（最終出力層）の入力次元数を取得
num_features = model._fc.in_features
# 新しいタスク（10クラス分類）に合わせて全結合層を新しいものに置き換える
model._fc = nn.Linear(num_features, 10)
# モデルをGPUに移動（利用可能な場合）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
print("モデルの準備が完了しました。")
print(f"最終層: {model._fc}")
このように、数行のコードを書くだけで、強力な画像認識モデルを自分のプロジェクトに組み込む準備が整います。
まとめ
EfficientNetは、「Compound Scaling」という賢いスケーリング手法によって、「高い精度」と「計算効率」という、トレードオフの関係にあった2つの要素を両立させた画期的な画像認識モデルです。その性能と使いやすさから、学術研究から産業応用まで、現在のAI開発、特に画像が関わるタスクにおいて広く利用されるスタンダードなモデルの一つとなっています。