Machine learning
ResNet（Residual Network）
ResNet（Residual Network）は、Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian SunによってCVPR 2016で発表された深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャです。ブロックの入力を直接その出力に伝えるショートカット（スキップ）接続を挿入することにより、ブロックのタスクを完全なマッピングではなく残差補正の学習と定義することで、ResNetは、以前は非常に深いネットワークの実用性を妨げていた勾配消失による劣化なしに、数百または数千層のネットワークのトレーニングを可能にしました。ILSVRC 2015画像認識コンペティションでトップ5エラー3.57%で優勝し、コンピュータビジョンにおいて最も広く使用されているバックボーンアーキテクチャであり続けています。
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出典
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 ↗
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/resnet
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