【G検定対策】耳で覚える！「ResNet・スキップ結合覚えうた」完成しました

G検定対策記事のアイキャッチ画像。赤色の背景に白文字で「G検定対策」「ResNet・スキップ結合 覚えうた」と記載。周囲には学習を表す脳と歯車、音楽を表すヘッドフォンと音符、そしてResNetのスキップ結合構造を示す矢印の図記号が配置されている。 AI
この記事は約4分で読めます。

はじめに

G検定の勉強をしていて、似たようなアルゴリズムや用語の違いに苦戦していませんか。
特に深層学習のモデル構造は、文字だけで覚えようとすると記憶に定着しにくいものです。
そこで、試験に出る重要なポイントだけを詰め込んだ、リズムに乗って覚えるための楽曲を作成しました。
隙間時間のリスニングで、用語の意味を自然とインプットできるように工夫しています。

AIを活用した楽曲制作

今回の楽曲制作は、全て生成AIを活用して行いました。
まず、歌詞の作成にはGoogleの「Gemini」を使用しています。
G検定の過去問や定義に基づき、試験で間違えやすいポイントを正確に言語化させました。
そして、その歌詞を元に音楽生成AI「Suno AI」を使用して作曲しています。
覚えやすいアップテンポなJ-Popスタイルに仕上げました。

タイトル・歌詞の紹介

曲のタイトル

ResNet・スキップ結合覚えうた

歌詞

ResNetは2015年ILSVRC優勝　圧倒的に層が深い最大152層
残差学習で深いネットワークを可能にした　残差接続はスキップ結合
スキップ結合の仕組みはResNetの核技術　層の入力を数層飛ばして出力に直接加算する
入力を変換後の出力に足し合わせる　スキップ結合は学習する対象を
出力そのものではなく　入力との差分にする
層を深くしすぎると起きる勾配消失問題を緩和する　スキップ結合により
誤差逆伝播時に勾配が通りやすくなる　層を深くしても学習が進みやすくなる
Inceptionモジュールは横に広げる　複数のフィルタサイズを並列適用
ResNetは縦に深くする　スキップ結合は入力を出力に直接加算し
入力との差分を学習する　勾配消失を緩和し深い層の学習を支える

楽曲の視聴

youtube

Suno AI
ResNet・スキップ結合覚えうた（Suno AI）

歌詞の解説

ここでは、歌詞に含まれるG検定の重要ポイントを、試験で問われる概念を中心に補足します。

1. ResNetと層の深さ

ResNetは2015年ILSVRC優勝 / 圧倒的に層が深い最大152層

ResNet（Residual Network）は、2015年の画像認識コンペティションILSVRCで優勝したモデルです。
それまでの代表的なモデル（VGGなど）が19層程度だったのに対し、ResNetは最大152層という桁違いの深さを実現しました。
「2015年優勝」「152層」という数字は試験に出やすいポイントです。

2. スキップ結合（ショートカット結合）の仕組み

層の入力を数層飛ばして出力に直接加算する / 入力を変換後の出力に足し合わせる

通常のネットワークは、入力をどんどん変換して新しい形に変えていきます。
しかし、ResNetのスキップ結合（Shortcut Connection）は、「入力 \(x\) を、変換後の値 \(F(x)\) にそのまま足し合わせる」という処理を行います。
これを数式で表すと以下のようになります。

\(H(x) = F(x) + x\)


「変換したもの(\(F(x)\))」に「元のもの(\(x\))」を足すことで、元画像の情報が消えてしまうのを防ぐイメージです。

3. 残差学習（Residual Learning）

スキップ結合は学習する対象を / 出力そのものではなく / 入力との差分にする

ここが最も理解しにくい部分ですが、試験で頻出です。
ResNetの名前の由来である「Residual（残差）」とは、「入力と出力の差分」のことです。
ゼロから正解を描こうとするのではなく、「元の入力画像(\(x\))」に対して「足りない部分（差分）」を少しずつ書き足して修正していく方が、効率よく学習できるという考え方です。

4. 勾配消失問題の緩和

スキップ結合により / 誤差逆伝播時に勾配が通りやすくなる

層が深くなると、学習の合図（勾配）が入口まで届かなくなる「勾配消失問題」が発生しやすくなります。
しかし、スキップ結合があると、変換処理を通らない「近道（ショートカット）」ができるため、深い層があってもこの近道を通って学習の合図がスムーズに伝わります。
これにより、152層もの深さになっても学習が可能になりました。

5. Inceptionモジュールとの違い

Inceptionモジュールは横に広げる / … / ResNetは縦に深くする

よく比較されるGoogleNet（Inceptionモジュール）との違いも重要です。

  • Inception
    異なるサイズのフィルタを並列に使い、ネットワークを「横」に広げる工夫。
  • ResNet
    スキップ結合を使い、ネットワークを「縦」に深くする工夫。

この対比を覚えておけば、選択肢で迷うことはありません。

楽曲に込めたメッセージ

この曲は、単なる暗記のためだけでなく、ResNetがAIの歴史において「深層化の壁」をどう乗り越えたかというストーリーを理解してもらうために作りました。
「入力との差分を学習する」「勾配が通りやすくなる」という理屈をリズムと一緒に覚えることで、試験本番でも迷わず正解を選べるはずです。

まとめ

今回はG検定対策として「ResNet・スキップ結合覚えうた」を紹介しました。
数式や難しい定義も、音楽に乗せれば不思議と頭に残ります。
ぜひこの曲を活用して、G検定合格を目指して頑張ってください。

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