スキップコネクションで分かるAI用語
スキップコネクションとは、ニューラルネットワークと呼ばれる人工知能のアーキテクチャにおいて使われる手法です。これは、ネットワークの各層を出力するだけでなく、それらの一部の出力を直接後の層に入力します。これにより、ネットワークがより深く、より複雑なパターンを学習できるようになります。
たとえば、画像認識ネットワークでは、最初の層は基本的な特徴を検出し(例エッジや色)、後の層はより複雑な特徴(例顔やオブジェクト)を検出します。スキップコネクションにより、最初の層で検出された低レベルの特徴が後の層にも伝達されるため、ネットワークはより正確でロバストな学習が可能になります。