SENet | Abstract 第4文

We show that these blocks can be stacked together to form SENet architectures that generalise extremely effectively across different datasets.

Jie Hu, Li Shen, et al., "Squeeze-and-Excitation Networks"

https://arxiv.org/abs/1709.01507

CNNの汎化性能を改善するために、特徴マップのチャンネルごとに重み付けして次の層に受け渡す作用をもったSENet(SE Module)を提案した論文である"Squeeze-and-Excitation Networks"のAbstractの第4文について、英語リーディング教本のFrame of Reference(F.o.R.)を使って英文構造を解読します。

「我々は、いろいろなデータセットにわたって極めて効果的に一般化するSENet構造を形成するために、これらのブロックが一緒に積み重ね可能であること示す。」 

"these block"は前の文の“Squeeze-and-Excitation” (SE) blockを指します。

SENet | Abstract 第3文 - AI Paper English F.o.R.

generaliseが論文では比較的珍しい自動詞であることと、イギリス英語表記なことに加えて、一人称の動詞であることにも注目すると良いです。なぜなら、関係代名詞の外側と内側の働きを理解するために役立つからです。

関係代名詞thatからdatasetsまでが形容詞節で、外側の働きはSENet architecturesの修飾です。

関係代名詞thatの内側の働きは主語です。

したがって、SENet architecturesという複数形の主語と、generaliseという一人称の動詞のペアの整合が取れていることが確認できます。

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