WideResNet

画像を識別する技術において、深層学習と呼ばれる手法は目覚ましい成果を上げてきました。この深層学習では、人間の脳を模したたくさんの層を持つモデルを用います。層を深く重ねるほど、モデルはより複雑な特徴を捉え、識別精度が向上すると考えられてきました。しかし、単純に層を増やすだけでは、学習の過程で問題が発生することが分かってきました。具体的には、勾配消失や勾配爆発といった現象により、学習がうまく進まなくなるのです。 このような問題を解決するために、画期的な仕組みである残差接続を導入した残差ネットワーク、ResNetが登場しました。ResNetの登場は、深層学習の世界に大きな変革をもたらしました。残差接続とは、層の出力を次の層に渡す際、元の入力も一緒に加えるという仕組みです。これは、まるで近道を作って情報を伝達するようなものです。この近道のおかげで、深いネットワークでも勾配消失や勾配爆発といった問題を回避し、安定した学習が可能になりました。 ResNetの登場以前は、層を深くすると学習が不安定になり、精度が向上しないという問題がありました。しかし、残差接続によってこの問題が解決され、飛躍的に精度が向上しました。ResNetは画像の分類だけでなく、画像中の物体の位置を特定する物体検出や、画像を領域ごとに分割するセグメンテーションといった様々なタスクにも応用され、優れた性能を発揮しています。現在では、ResNetは深層学習モデルの代表的な構造として、広く利用されています。ResNetの成功は、深層学習における層の深さに関する研究を大きく前進させ、より高精度な画像識別技術の発展に貢献しました。まさに、深層学習の歴史における大きな転換点と言えるでしょう。