mobilenetの論文を見ると、図831.1のように通常のレイヤと比べて深さ方向のコンボリューションが特徴のようなので、確認してみました。

Pongゲームの画像のように、入力チャネルが1つだけ（深さが1ビット）の場合、Depthwise Convolutionを適用するという考え方は通常の畳み込みと同義になります。Depthwise Convolutionの主な利点は、入力チャネルごとに畳み込みを行い、パラメータの数と計算コストを削減することにありますが、入力チャネルが1つだけの場合、この利点は生じません。

通常のCNNでは、3x3の畳み込み層に続いてバッチ正規化層とReLU活性化層が配置されます。この構成は、複数チャネルを持つ画像に対して非常に効果的で、特徴抽出と非線形性の導入により、高度なパターンを学習することができます。

MobileNetのようなアーキテクチャが採用するDepthwise Separable Convolutionは、計算コストとモデルのサイズを削減する目的で設計されていますが、Pongゲームのような1チャネル（または深さが1ビット）の入力に対しては、単純な3x3の畳み込み層を使用する方が適切です。この場合、計算の複雑さを増やすことなく、必要な特徴抽出を行うことができます。

PongゲームのCNN構成

Pongゲーム用のシンプルなCNNアーキテクチャでは、次のような層を検討することができます：

1. 3x3 Convolutional Layer: 入力画像に対して畳み込みを行い、基本的な特徴を抽出します。
2. Batch Normalization Layer (オプション): 学習を安定させ、高速化するために使用されることがあります。
3. ReLU Activation Layer: 非線形性を導入し、モデルの表現力を高めます。

このような構成は、Pongゲームのシンプルな画像を効率的に処理し、ゲームの状態を理解するために必要な特徴を抽出するのに役立ちます。計算コストとモデルの複雑さを考慮しながら、タスクの要件に最適なアーキテクチャを選択することが重要です。

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