rPPGタスクにおいて、モデルの深度以外にも以下のようなアーキテクチャ設計の工夫が考えられます。
畳み込み層のカーネルサイズやチャネル数の調整: カーネルサイズやチャネル数の最適化により、モデルの表現力や計算効率を向上させることができます。
プーリング層の配置と種類の最適化: プーリング層の適切な配置や種類の選択により、特徴の抽出や次元削減を効果的に行うことができます。
正則化手法の導入: ドロップアウトやバッチ正規化などの正則化手法を適切に導入することで、過学習を抑制しモデルの汎化性能を向上させることができます。
転移学習やダメージング学習の活用: 他のタスクやデータセットから学習した知識を活用することで、モデルの学習効率や性能を向上させることができます。
これらの工夫を組み合わせることで、rPPGタスクにおけるモデルの設計や性能をさらに向上させることが可能です。