（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.

クラス分類の領域では,CNN という沢山の層を重ねて,深い階層構造をした手法によって研究が進められていて,従来の手法よりも精度の高い認識や分類が可能となった.しかし,沢山の層を重ねた結果,学習に用いられるパラメータの数が膨大となり,学習が上手く進まないという問題が生じていた.その問題を解決するために提案されたのが（ア）である.（ア）は,入力層から出力層まで伝播する値と入力層の値を足し合わせたモデルで,この方法によって,入力層まで,勾配値がきちんと伝わり,今では 1000 層といったかなり深い構造でも学習が可能となった.実際,2015 年の ILSVRC で（ア）は人間の成績を上回る成果をあげている