残差ブロック

- ResNetとはResNetはResidual Networkの略称で、画像認識をはじめとする深層学習の分野に大きな進歩をもたらしたネットワーク構造です。従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では、ネットワークの層を深く積み重ねるほど、勾配消失問題という課題が発生することが知られていました。これは、誤差逆伝播 során、勾配がネットワークの浅い層に届くまでに徐々に小さくなってしまい、学習がうまく進まなくなるという問題です。ResNetはこの勾配消失問題を解決するために、残差ブロックと呼ばれる画期的な構造を導入しました。残差ブロックでは、入力データを複数の畳み込み層と活性化関数に通す経路(ショートカット接続)が設けられています。このショートカット接続によって、入力データがそのまま出力側へ伝わるため、勾配が消失することなく、深い層まで伝播するようになります。ResNetの登場により、非常に深いネットワークであっても効率的に学習が可能となり、画像認識の精度が飛躍的に向上しました。ResNetはその後、物体検出やセグメンテーションなど、様々なタスクに適用され、深層学習の発展に大きく貢献しています。

深層学習において、層を深く重ねるほど複雑な表現が可能となり、精度の向上が期待できます。しかし実際には、層が深くなるにつれて勾配消失問題が発生し、学習が困難になるという問題がありました。これを解決するのが、残差ブロックと呼ばれる構造です。 残差ブロックは、ResNetの中核をなす技術であり、畳み込み層による処理に加えて、入力データへの近道であるスキップ接続を導入しています。従来の畳み込みニューラルネットワークでは、データは層を順番に通過していくため、深い層に情報が伝わるにつれて勾配が薄れていくことがありました。しかし残差ブロックでは、スキップ接続によって入力データの情報を深い層に直接伝えることができるため、勾配消失問題を緩和し、深いネットワークの学習を可能にしました。 この残差ブロックの導入により、ResNetは従来の畳み込みニューラルネットワークよりもはるかに深い層を持つにもかかわらず、効率的に学習を進めることができ、画像認識などの分野において飛躍的な性能向上を実現しました。そして、その後の深層学習の発展にも大きく貢献しています。