スキップ結合（ResNet）

「スキップ結合は、入力をそのまま先の層へ渡す近道。層は答えを1から作り直さず差分だけ足せばよく、学習の合図も近道を通って手前まで届く。150層を超えたのがResNet」　4ページ　2026-11-04

商品写真を仕分けるAIの層を増やしたら、逆に精度が下がった。深すぎると学習の合図が途中で消えて手前の層に届かないから。Aiが教えるのは、入力をそのまま先の層へ渡す近道＝スキップ結合。近道がないと各層は答えを1から全部作り直すが、近道があれば入力がそのまま届くので足りない差分だけ足せばいい（1から彫り始める職人と、できた像に手を入れる職人）。さらに答え合わせの時、学習の合図が近道を通って途切れずに手前の層へ戻れる（トンネルの非常口）。だから深くしても学習が届き、この仕組みで150層を超えたのがResNet。ひっかけは「入力をそのまま足す（掛ける・置き換えるは誤り）」「層が学ぶのは差分（残差）だけ」「前の全層と連結するのがDenseNet、縮小前の情報を復元側へ渡すのがU-Net」。全4ページ。