スキップ結合とは？
スキップ結合（Skip Connection）は、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において非常に重要な技術です。 その名の通り、ニューラルネットワークの層をいくつか飛び越えて（スキップして）、前の層の情報を直接後ろの層に伝える接続（結合）のことを指します。
通常、ディープラーニングのネットワークでは、情報は層を一つずつ順番に伝わっていきます。しかし、ネットワークの層が非常に深くなると、いくつかの問題が発生します。スキップ結合は、これらの問題を解決するための「近道」や「バイパス」のような役割を果たします。
ネットワークの層を深くすればするほど、より複雑な特徴を捉えることができ、性能が向上すると期待されます。しかし、実際には「勾配消失問題」という現象が起こり、ある深さを超えると逆に性能が低下してしまうことがありました。 スキップ結合は、この問題を解決するために考案された画期的な手法なのです。
スキップ結合の仕組みとメリット
スキップ結合の最大の目的は、勾配消失問題の緩和です。 ディープラーニングの学習プロセスでは、「勾配」という指標を頼りにネットワークの重みを更新していきます。しかし、層が深すぎると、ネットワークの入口（入力層）に近い層まで勾配がうまく伝わらず、ほとんど0になってしまうことがあります。これが勾配消失問題です。
スキップ結合によって情報の「近道」が作られると、勾配もその近道を通って直接、前の層に伝わりやすくなります。 これにより、どんなに深いネットワークでも勾配が消えることなく、効率的に学習を進めることができるようになります。
主なメリット：
- 勾配消失問題の緩和: 深い層まで勾配が伝わり、安定した学習が可能になります。
- 学習の高速化: 勾配が効率的に伝播するため、ネットワークの収束が早まります。
- 性能向上: より深いネットワークを構築できるようになるため、モデルの表現力が高まり、精度が向上します。
スキップ結合の主な種類
スキップ結合には、飛び越えてきた情報をどのように結合するかに応じて、主に2つの種類があります。
| 種類 | 説明 | 代表的なモデル |
|---|---|---|
| 加算 (Addition / Summation) | 層を通過した後の出力と、スキップしてきた元の入力を要素ごとに足し合わせる方法です。 入力と出力の次元（サイズ）が同じである必要があります。この方法は特に入力情報（恒等写像）を学習しやすくする効果があります。 | ResNet (Residual Network) |
| 連結 (Concatenation) | 層を通過した後の出力と、スキップしてきた元の入力をチャネル方向に連結する方法です。情報の損失なしに特徴量を結合できるため、より多くの情報を後段の層に渡すことができます。 | U-Net, DenseNet |
代表的なモデルでの活用例
ResNet (Residual Network)
2015年に登場したResNetは、スキップ結合を導入したことで深層学習の歴史に大きな影響を与えました。 ResNetでは「残差ブロック（Residual Block）」と呼ばれる構造でスキップ結合（加算）が使われています。
これにより、それまで困難とされていた100層を超えるような非常に深いネットワークの学習に成功し、画像認識の精度を飛躍的に向上させました。
ResNetにおける残差ブロックの概念的な処理は以下のようになります。
# x: 入力
# F(x): 畳み込み層などの処理
# H(x): ブロック全体の出力
def residual_block(x): F_x = F(x) # 2層の畳み込み層などを通す H_x = F_x + x # スキップしてきた入力xを加算する return H_x U-Net
U-Netは、主に医療画像のセグメンテーション（領域分割）などで高い性能を発揮するモデルです。 U-Netの最大の特徴は、ネットワーク全体の形がU字型になっており、その左右（エンコーダとデコーダ）を長いスキップ結合でつないでいる点です。
エンコーダ部分で圧縮された大域的な特徴（画像の全体像）と、スキップ結合によって送られてきた局所的な位置情報（画像の細かい部分）をデコーダ部分で連結（Concatenation）します。 これにより、画像のどのピクセルが何であるかを高い精度で特定することが可能になります。
まとめ
スキップ結合は、ディープラーニングにおける勾配消失問題を解決し、ネットワークの深層化を可能にした非常に重要な技術です。 ResNetやU-Netをはじめとする多くの最先端モデルで採用されており、現代のAI技術の根幹を支えていると言っても過言ではありません。 この「層を飛び越えて情報を伝える」というシンプルなアイデアが、ディープラーニングの可能性を大きく広げたのです。