ai-economy-analysis https://blog.hatena.ne.jp/ai-economy-analysis/ あやと＠AIエンジニア https://ai-researcher.hatenablog.com/ AI 論文解説 【深層学習の数理】ResNetはなぜ「勾配消失」と「劣化問題」を解決できたのか？ 深層学習（Deep Learning）において、「層を深くする」ことは性能向上の鍵です。しかし、2015年にResNetが登場するまで、100層を超えるようなネットワークの学習は不可能とされてきました。 なぜでしょうか？単に計算量が足りなかったからではありません。そこには、ニューラルネットワークの数学的構造に起因する「勾配消失」と「劣化問題」という2つの大きな壁が存在したからです。 本記事では、AIエンジニアとして基礎から理解するために、これらの現象を数学の最小単位（微分と連鎖律）から解説し、ResNetがどのよ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fai-researcher.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F01%2F05%2F083000" title="【徹底解説】ResNet（Deep Residual Learning）がAIの歴史を変えた理由 - あやと＠AIエンジニア" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-01-05 08:30:00 rich https://ai-researcher.hatenablog.com/entry/2026/01/05/083000 1.0 100%