AI

エーアイ

公開：2024-10-21

WideResNetとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

WideResNetとは

WideResNetは、Deep Residual Networks(ResNets)をベースにした深層学習モデルの一種です。ResNetsは、深いニューラルネットワークにおける勾配消失問題を解決するために、残差学習という手法を導入しました。

WideResNetは、ResNetsの拡張版として提案されました。ResNetsでは、ネットワークを深くすることで性能向上を図りましたが、WideResNetでは、ネットワークを広くすることで同様の効果を得ることができます。

WideResNetの特徴は、ResNetsと比べてネットワークの幅を広げたことです。具体的には、各残差ブロックのチャネル数を増やすことで、特徴量の表現力を高めています。

また、WideResNetでは、ボトルネック構造と呼ばれる手法を用いています。これは、残差ブロック内で特徴マップのチャネル数を一時的に減らし、計算量を削減する手法です。

WideResNetは、画像分類タスクにおいて高い性能を示すことが知られています。CIFARデータセットやImageNetデータセットなどの画像分類ベンチマークで、ResNetsと同等以上の性能を達成しています。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧