ResNet (Residual Network の正式名) は、2015 年に Microsoft Research の He Kaiming、Zhang Xiangyu、Ren Shaoqing、Sun Jian によって提案された深層学習アーキテクチャです。関連する論文結果は「画像認識のための深層残差学習」の論文では、ResNet のアーキテクチャ設計、実装の詳細、実験結果が詳しく説明されています。

ResNet は、ネットワークに残りの接続 (またはショートカット接続) を追加することで、ネットワークの深さが増すにつれて発生する勾配の消失と勾配の爆発の問題を効果的に解決し、ネットワークを数十、さらには数百のレイヤーに簡単にスタックできるようになります。パフォーマンスの低下の問題はありません。 ResNet は、ILSVRC や COCO などのコンペティションで数多くの 1 位の成績を収めています。