ResNet (Residual Network) の実装 画像認識タスクにおいて、高い予測性能をもつ ResNet。ImageNetのSOTAランキングでも、EfficientNetと並び、応用モデルが上位にランクインしています。ライブラリ等を用いれば事前学習済のResNetは簡単に読み込めますが、モデルの構造をきちんと実装しようとすると、どうなるでしょうか?今回は、このResNetをPyTorchを用いて実装していきたいと思います。 様々な応用モデルが存在するResNetですが、もともとは2015年に Deep Residual Learning for Image Recognition という論文で提案された手法になります。大きな特長は、skip connection あるいは residual connection と呼ばれる、層を飛び越えた結合を持つことです。 下図がモデルの概