はじめに
G検定では、深層学習（ディープラーニング）に関する知識が広く問われる。特に「ResNet（Residual Network）」のような有名なアーキテクチャは、その構造と意図を深く理解しておく必要がある。
今回は、実際にG検定で出題されたResNetに関する問題を取り上げ、その正答と解説を通して理解を深めていこう。
問題
以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。
ResNetの特徴の1つとして、畳み込み層と(●)を組み合わせた残差ブロックを導入している。
選択肢：
- ドロップアウト
- Attention
- Inceptionモジュール
- Skip Connection
正解は「4. Skip Connection」
なぜ「Skip Connection」が正解なのか？
ResNetは、2015年にマイクロソフトの研究者たちによって発表されたディープラーニングのモデルだ。深いネットワークでも学習が困難にならないようにする工夫として「残差学習（Residual Learning）」という考え方を取り入れている。
ここで登場するのが「Skip Connection（スキップ接続）」だ。
Skip Connectionは、ある層の出力を、数層先の出力に直接加算する仕組みを持つ。これによって、勾配消失問題を緩和し、ネットワークの深さを増しても学習を維持しやすくしている。
具体的には次のような構造を持つ。
入力 → 畳み込み層 → バッチ正規化 → 活性化関数 → 畳み込み層
↓________________________________________________↑
（出力に入力を足し合わせる）
他の選択肢はなぜ誤りか？
G検定では、正解だけでなく「他の選択肢がなぜ誤りか」をしっかり把握しておくことが重要だ。
| 選択肢 | 説明 | なぜ不正解か |
|---|---|---|
| ドロップアウト | ニューロンをランダムに無効化して過学習を防ぐ技術 | ResNetの残差ブロックには直接関与しない |
| Attention | 重要な情報に重みを置く仕組みで、Transformerなどに用いられる | ResNetの設計思想とは異なるアプローチ |
| Inceptionモジュール | 複数の畳み込みサイズを同時に適用するGoogleNetの構成要素 | ResNetとは異なるアーキテクチャに属する |
このように、Skip ConnectionはResNetの「残差ブロック」において核心を担う存在であり、その他の技術とは明確に役割が異なる。
ResNetとSkip Connectionの実務的な価値
ResNetは、画像認識だけでなく音声認識、自然言語処理など幅広い分野で応用されている。特に深いネットワークにおける学習の安定性と精度の両立において、Skip Connectionが果たす役割は大きい。
例えば以下のような効果が得られる。
- 勾配が消えにくくなり、安定した学習が可能
- 学習が早く進む
- 過剰な複雑さを持たずに性能を上げられる
実装でのイメージ（PyTorchでの例）
import torch
import torch.nn as nn
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.relu = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
identity = x # Skip Connectionのために入力を保持
out = self.conv1(x)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out += identity # Skip Connectionを適用
return self.relu(out)
このように、入力を保持して後から加える形がSkip Connectionの特徴だ。
まとめ
G検定の対策として、ResNetやSkip Connectionの仕組みを理解することは非常に有用である。単に名前を覚えるだけではなく、「なぜそれが有効なのか」「どのように働くのか」を理解しておけば、本番での応用力が高まる。
✅ ResNetは深いネットワークの学習を可能にするアーキテクチャ
✅ 核心要素はSkip Connectionによる残差ブロック
✅ 他の技術（ドロップアウト、Attention、Inception）とは明確に目的が異なる
✅ 実装でも比較的シンプルに構成できる
G検定合格を目指す人は、このような過去問と丁寧な解説を通じて、自信を持って問題に取り組めるようにしておきたい。知識は「知っている」から「理解して使える」へ昇華させよう。
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