

高岡智則
年齢:33歳 性別:男性 職業:Webディレクター(兼ライティング・SNS運用担当) 居住地:東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地:神奈川県川崎市 身長:176cm 体系:細身〜普通(最近ちょっとお腹が気になる) 血液型:A型 誕生日:1992年11月20日 最終学歴:明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤:京王井の頭線で渋谷まで(通勤20分) 家族構成:一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情:独身。彼女は2年いない(本人は「忙しいだけ」と言い張る)
スキップ接続・とは?
スキップ接続はニューラルネットワークの中で「この層の出力を後の層へそのまま渡す道」を作るしくみです。通常は層を重ねて変換を繰り返しますが、スキップ接続を使うと途中の情報を別の経路で同時に伝えることができます。
この仕組みの大きな利点は 勾配の流れを保つことと 情報の再利用です。深いネットワークほど学習が難しくなりがちですが、スキップ接続があると学習が安定しやすくなります。
なぜ勾配の消失を防げるのか
深いネットワークでは逆伝播のとき勾配が各層を伝わるうちに小さくなってしまいます。その結果、前の層の重みがほとんど更新されず学習が止まってしまうことがあります。スキップ接続を使えば重要な信号がそのまま伝わり、後ろの方の層まで勾配が届きやすくなります。
仕組みのイメージ
簡単なイメージとしては ある入力が三つの層を順番に通るとき、途中の層の出力をそのまま次の層へ渡す道を作ることです。つまり層の出力と元の情報の両方が次の層に届くため、情報の消失を抑えることができます。
| ポイント | 説明 |
|---|---|
| 情報の保持 | 初期の情報を後の層で再利用できる |
| 勾配の流れ | 逆伝播時の勾配が途切れにくい |
| 設計の自由度 | 層の深さを増やしやすくなる |
実世界での使われ方
代表的なモデルとして ResNet があります。ResNet は深さのあるネットワークでも安定して学習でき、画像認識の分野で大きな成果を上げました。さらに医療画像のセグメンテーションで使われる U ネット のようなモデルにもスキップ接続が活躍しています。こうした設計は初心者でも理解しやすく、学習の安定性を高めるための基本的なテクニックの一つです。
種類と設計のポイント
スキップ接続にはいくつかのタイプがあります。最も基本的なのが 恒等的スキップ で、入力をそのまま足し合わせるだけです。別のタイプとして 投影スキップ があり、次元数が違う場合にも対応します。実装時には次元を揃えるための変換を挟むことが多いです。学習を安定させるためには、スキップの位置、足す形、正則化のバランスを考えることが大切です。
まとめと注意点
スキップ接続は 情報の流れを保つ ための工夫です。深いネットワークを作るときには強力な味方になりますが、すべての問題に万能というわけではありません。適切な場所で適切な形のスキップ接続を選ぶことが重要です。初学者の方はまずこの考え方を押さえ、徐々に実装例を見て理解を深めてください。
スキップ接続の同意語
- 残差接続
- ニューラルネットの近傍層と遠い層の間で、前の層の出力を現在の層の出力に加算して伝播させる接続。学習の安定化と深いネットワークの性能向上に寄与する。
- ショートカット接続
- 層と層の間を短い経路で直接結ぶ接続。情報を失わずに流すため、学習をスムーズにし深層化を支える。
- 恒等マッピング
- スキップ経路の変換を行わず、入力をそのまま次の層へ渡す恒等関数を用いる接続。f(x) = x の性質を活かす。
- 恒等接続
- 恒等マッピングの別名。入力をそのまま後続の層へ渡すスキップ経路を指す表現。
- アイデンティティマッピング
- 英語 identity mapping の日本語表現。スキップ接続で入力を変換せず直接伝える処理を指す用語。
- バイパス接続
- 層をバイパスして入力を直接後続の層へ渡す経路。情報の損失を抑えつつ勾配の伝播を安定化させる役割を持つ。
スキップ接続の対義語・反対語
- 逐次接続
- 各層が前の層の出力をそのまま順番に伝える接続。途中でスキップを使わず、情報は1層ずつ伝わります。
- 全層接続
- すべての層が途中を飛ばさず、直結した状態で情報が伝わる接続。スキップを使わない設計のイメージです。
- 直列接続
- 層が直列に連結され、前の層の出力がそのまま次の層へ渡る伝統的な接続方式。
- スキップなし接続
- ショートカット(スキップ)を使わない設計。情報と勾配は各層を順に通過します。
- 残差なしの接続
- 残差(スキップ)を使わない構成。通常の層間結合のみで情報が伝わるイメージです。
- 通常の畳み込みのみの接続
- 畳み込み層だけで構成され、追加のショートカットがない標準的な深層ネットワークの接続です。
- 単純な階層接続
- 階層ごとに順番に接続され、横方向のスキップがないイメージの接続です。
スキップ接続の共起語
- ショートカット接続
- ニューラルネットの層間を直接つなぐ接続。入力を後続の層の出力と加算・連結などで合流させ、情報を飛ばす経路を作る。
- 加算型スキップ接続
- 入力を出力へ加算して伝える方式。ResNet系で広く使われ、勾配の流れを助ける。
- 連結型スキップ接続
- 入力を特徴マップとして連結して結合する方式。DenseNet系などで使われ、情報を再利用して表現力を高める。
- 残差接続
- スキップ接続の一種で、ブロックの出力に入力を加えて“残差”を学習させる。深いネットの学習を安定させる。
- 残差ブロック
- 複数の層と残差接続を組み合わせた基本構造。深いネットで学習を安定させる。
- アイデンティティマッピング
- スキップ接続の一形態で、入力をそのまま恒等変換で出力へ渡す。不要な変換を避け、情報をそのまま伝える。
- 勾配伝播
- 逆伝播時に勾配が途切れず流れるよう、スキップ接続が助ける現象。学習安定性の向上につながる。
- 勾配流
- 勾配がネット全体をよく伝わること。深いネットでの学習を円滑化する要素。
- 残差学習
- 出力は入力との差分(残差)として学習するという考え方。深層での学習を簡易化する。
- ハイウェイネットワーク
- ゲーティング機構で情報の流れを制御する深層ネットワーク。スキップ接続を含む設計で、学習を安定化する。
- U-Net
- エンコーダ-デコーダ型のセグメンテーション用アーキテクチャ。エンコーダの特徴をデコーダへ横渡しするスキップ接続が特徴。
- U-Netのスキップ接続
- エンコーダとデコーダを横断して特徴マップを橋渡しする接続。
- DenseNet
- 前の層からの出力を現在の層へ連結して入力を再利用する設計。スキップ的な結合を多用。
- 密結合接続
- DenseNetのように、前の全層の出力を現在の層へ連結して伝える接続。
- ボトルネック
- 計算量とパラメータ数を抑えるため、中間層でチャンネル数を一時的に絞る設計。ResNetの効率的ブロックで使われる。
- 1x1畳み込み
- 次元削減(または拡張)に使われる畳み込み。ボトルネック設計と組み合わせることが多い。
- FPN
- Feature Pyramid Network。マルチスケールの特徴マップを横断的に結ぶスキップ接続を活用した設計。
- エンコーダ-デコーダ間のスキップ接続
- エンコーダの段の特徴を対応するデコーダの段へ横渡しする接続。セグメンテーションなどで頻出。
- CNN
- 畳み込みニューラルネットワーク。スキップ接続と組み合わせて使われる基本的なアーキテクチャ。
- 深いニューラルネットワーク
- 層が深いネットワークでスキップ接続を活用して学習を安定化させる設計思想。
スキップ接続の関連用語
- スキップ接続
- ニューラルネットワークの層と層の間で、途中の層の出力をそのまま後続の層に伝える接続。主に深いネットワークの学習を安定化させる目的で使われる。
- 残差接続
- スキップ接続の別名。前の層の出力と現在の層の出力を足し合わせる恒等マッピングを利用する設計。
- 恒等マッピング
- 入力をそのまま出力に足す操作。f(x)=x を用いるのが一般的。
- ショートカット接続
- スキップ接続の別称。情報を層を横断して飛ばす短距離の経路。
- プロジェクションショートカット
- 入力と出力の次元が異なる場合に、1x1畳み込みなどで次元を合わせてから加算する手法。
- 1x1畳み込み
- チャネル数を揃えるための軽量な畳み込み。プロジェクションショートカットで使われることが多い。
- 加算型結合
- 主路の出力とスキップ路の出力を加算して統合する結合方式。
- 連結(Concatenation)
- DenseNet などで採用される、スキップ路の出力を特徴マップとして連結して後続層に渡す結合方式。
- 残差ブロック
- 数層の畳み込みを含むブロックの中にスキップ接続を挿入した基本単位。
- ResNet
- Residual Network の略。深いネットワークでの学習を安定化させる代表的モデル。
- DenseNet
- Dense Convolutional Network の略。各層が前の層すべてと結合され、連結ベースのスキップを採用。
- 勾配伝播の安定化
- スキップ接続により勾配が長い経路にも伝わりやすくなり、学習が安定する効果。
- 勾配消失問題の緩和
- 深いネットワークで生じる勾配の減衰を緩和する要因のひとつ。
- 前向き伝搬
- 入力から出力へ信号が流れる過程。スキップ接続はこの流れを補助する。
- 後方誤差逆伝播
- 出力誤差を各層のパラメータへ伝える逆伝播。スキップ接続はこの伝播経路を短くして勾配を助ける。
- 学習の安定性
- 深いネットワークでも学習が安定する特性。スキップ接続が寄与。
- 次元整合性とプロジェクション
- スキップ接続を使う際、主路とスキップ路の空間次元やチャンネル数を合わせる工夫が必要。



















