要約
深層残差ネットワークは、非常に深いアーキテクチャの一群として登場し、高い精度と良好な収束特性を示しています。本論文では、残差ブロックの背後にある伝播公式を分析し、アイデンティティマッピングをスキップ接続として使用し、加算後の活性化を行う場合、順方向および逆方向の信号が1つのブロックから他の任意のブロックに直接伝播できることを示唆しています。一連の削除実験により、これらのアイデンティティマッピングの重要性が支持されています。これにより、訓練を容易にし、汎化性能を向上させる新しい残差ユニットを提案します。CIFAR-10（4.62% エラー）および CIFAR-100 において 1001 層の ResNet を使用した結果と、ImageNet において 200 層の ResNet を使用した結果について報告します。コードは以下のURLで入手可能です: https://github.com/KaimingHe/resnet-1k-layersこの翻訳は上記の要件に基づいて行われました。専門的な用語や技術的概念は正確に翻訳され、表現は日本語の習慣に合わせて自然に調整されています。また、正式かつ客観的な科学技術系ニュースや学術論文の書き方スタイルが採用されており、原文との内容の一貫性も保たれています。