【G検定過去問風テスト】ResNetの革新とは？スキップ結合の仕組みを分かりやすく解説

2026年7月29日 2026年7月29日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

コンピュータによる画像中の物体認識の精度を競う国際コンテスト ILSVRC にて、2015年にMicrosoft社が開発し、人間に勝るとも劣らない認識率を示したと報告され大きな話題となった、スキップ結合を特徴とするモデルとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）AlexNet
B）ResNet
C）ZFNet
D）VGGNet

🔍 ここをクリックして正解を見る

正解: B）ResNet

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

ResNet（Residual Network）は2015年のILSVRCで優勝した超重要モデル。
層を飛び越えて信号を伝える「スキップ結合（残差結合）」により、勾配消失問題を克服し、152層という超深層化を実現した。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

ニューラルネットワークは「層を深くすればするほど賢くなる」と思われがちですが、実は深くしすぎると、途中で信号がどんどん薄まってしまい、最初のほうの層まで学習が届かなくなる「勾配消失問題」という大きな壁にぶつかっていました。
人間で言えば「伝言ゲームの途中で声が小さくなってしまい、最後の人が最初の人の意図を聞き取れない状態」です。

これを解決したのがResNetの「スキップ結合（残差結合）」です。
イメージとしては、「階段を1段ずつ登るだけでなく、時々ジャンプして数段飛ばしの近道を作るルート」を用意したようなものです。
これにより、入力信号がそのまま後ろの層へ直接届くようになり、どれだけネットワークの層を深くしてもスムーズに学習が進むようになりました。