猫になりたい猫になりたいコンサルのデータ分析屋、計量経済とか機械学習をやっています。pyてょnは3.7を使ってマスコレルウィンストングリーン。ディープラーニング前回の記事(VGG16をkerasで実装した)の続きです。今回はResNetについてまとめた上でpytorchを用いて実装します。net(以下DNN)のモデルです。聞く限り、発表から4年経った2019年現在でもResNetは画像認識のモデルのベースラインとされているようでありその性能は折り紙付きと言えます。ResNetの何が新しかったのでしょうか。learningを導入したことにより、DNNのレイヤーの数が多くなってもきちんと学習ができレイヤーを増やしたことにより精度が向上したの2点です。DNNが流行り始めてから、DNNのレイヤー数は多いほうが性能が良いことが知らてきていました。layersによりこの問題は概ね解決しました*1。problem(劣化問題)が現れました。learningで解決したのがResNetです。learningと何なのでしょうか。単一のレイヤーである必要はなく、複数のレイヤーをまとめたものと捉えても良いです。各レイヤーのインプットとアウトプットの差を表していることに由来しているようです(線形回帰の文脈で言う残差とは別物であることに注意)。