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-ResNetとは何か？- ResNet（Residual Network）は、深層学習における勾配消失問題に対処するために開発された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャです。勾配消失問題は、ネットワークをトレーニングするときに、勾配がバックプロパゲーションによって消失する現象で、深層ネットワークのトレーニングが困難になります。 ResNetは、この問題を回避するために、スキップ接続と呼ばれるバイパスを使用しています。スキップ接続は、ネットワークの浅い層と深い層の出力を直接つなぎます。これにより、学習した特徴が容易にネットワーク全体に伝播し、勾配の消失を防ぎます。 ResNetのアーキテクチャには、以下の主要なコンポーネントが含まれます。 * コンボリューション層特徴を抽出するために使用されます。 * バッチ正規化層勾配消失を軽減するために使用されます。 * 活性化関数非線形性を追加するために使用されます。 * スキップ接続ネットワークの浅い層と深い層の出力を接続します。 ResNetは、画像分類、物体検出、自然言語処理など、さまざまなタスクで優れた性能を示しています。その効率的な構造と勾配消失問題を解決する能力により、深層学習における画期的なアーキテクチャとなっています。