通常の畳み込み層では畳み込む先のフィルターは密な構造を定義するが、Dilation Convolutionでは、畳み込み先にまばらな部分がある構造を定義する。
まばらな部分はできるものの、同一のパラメータ数を有する通常の畳み込み層と比べて一度にスキャンできる領域が大きいことや、総計算量が削減できる利点がある。
カーネル自体は畳み込み層と同様に行列を定義するが、スキャンの際に一定の間隔で画素を読み込まないことで、結果的に広範囲の領域を一度にスキャンすることができる仕組みである。
自分用G検定用チートシート。