表現力

-ResNetの特徴と限界- ResNetは、畳み込み層を積み重ねることで深層化を実現する画期的な深層学習モデルです。スキップ接続と呼ばれる仕組みを導入することで、勾配消失を防ぎ、深層化に伴う学習の困難さを軽減しました。 しかし、ResNetは深層化に伴い計算コストが高くなるという限界も持っています。152層の深い構造では、計算量が増大して学習が難しくなり、実用的な用途での活用が制限されました。