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ResNet

ResNet

ResNetは残差ブロックと呼ばれる畳み込み層とSkip connectionを組み合わせたものを繰り返して構成されるモデルです。
残差ブロックを導入したことで、層をより深くすることができ、それが精度向上につながりました。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 画像認識に用いられるCNNでは、単純に層を深くしすぎると逆に精度が落ちるという問題があった。これを改善するために提案された(ア)というモデルでは、skip connectionという層を飛び越えた結合を取り入れることで層を深くしても学習がうまく進むようになった。
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    ResNetは、Skip Connectionと呼ばれる「層を飛び越えた結合」を加えることでより層を深くしても学習がうまく進むようにしたネットワークです。2015年のILSVRCではMicrosoftがResNetを使用し152層のネットワークを構築し優勝しました。 このSkip Connectionは、最新のCNNにおいても必ずといってよいほど導入されている重要技術であり、ResNetのようにショートカットされた特徴マップを足し合わせるのではなく、チャンネル方向に結合したものがDenseNetです。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-1 P211-212) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P164)

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