EDSRとは
EDSRは、ディープラーニングにおける超解像度（Super-Resolution）を実現するために、ResNet（Residual Network）の残差学習の利点を最大限に引き出し、ネットワークの効率と性能を高めた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のアーキテクチャのことです。
EDSRの概要とResNetからの進化
EDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution、単一画像超解像のための強化された深層残差ネットワーク）は、2017年の超解像度分野のベンチマークであるNTIRE 2017コンペティションで優勝したことで知られる高性能なモデルです。
従来の超解像モデル、特に初期の深層学習モデルは、ネットワークを深くすることで勾配消失の問題に直面しやすく、学習が不安定になる課題がありました。EDSRは、この課題を解決するために開発されたResNet（残差ネットワーク）の構造を基盤としています。
EDSRの設計上の最大の貢献は、残差学習の利点を最大限に引き出すために、従来の残差ブロックからバッチ正規化層（Batch Normalization, BN）を完全に除去した点です。
主な目的は、不要な層（BN層）を削除することでメモリ消費を抑え、ネットワークをさらに深く、そして広くすることが可能になり、その結果、学習効率と最終的な超解像度の品質（特にPSNR）を向上させることです。
EDSRのアーキテクチャの特徴
EDSRの設計は、その高い超解像性能を支えるいくつかの重要な工夫に基づいています。
1. バッチ正規化層（BN）の除去
ResNetの標準的な残差ブロックは、層の入力分布を正規化するためにBN層を含んでいます。しかし、超解像度タスクにおいて、BN層は以下のような悪影響を及ぼすことが指摘されました。
- 表現力の制限: BN層は、特徴の統計情報（平均と分散）を固定の範囲に正規化してしまうため、ネットワークの表現力を制限する可能性があります。
- メモリ消費: BN層は、訓練時と推論時で異なる処理を行う必要があり、特に非常に深いネットワークにおいてはメモリ使用量が増加します。
EDSRは、BN層を削除することで、メモリ効率を高め、リソースの大部分をより多くの畳み込み層（すなわち、より深いネットワーク）の構築に割り当てることが可能になりました。
2. 残差ブロックと長大スキップ接続
EDSRは、複数の残差ブロックを直列に接続した構造を持ちます。残差ブロックは、入力 $x$ とブロックの出力 $F(x)$ の間にショートカット接続（スキップ接続）を持ちます。
この構造により、ネットワークは直接目的の出力を学習するのではなく、残差（入力と真の出力との差）を学習するようになります。これにより、深いネットワークでも勾配が効率的に伝播し（勾配消失の抑制）、学習が安定します。
さらに、EDSRは、ネットワーク全体を跨ぐ長大なスキップ接続（Long Skip Connection）も使用しており、低周像度画像の初期特徴をネットワークの最終段階に直接加えることで、学習をさらに安定化させています。
3. 遅延アップスケール（Post-upsampling）
SRCNNのような初期のモデルとは異なり、EDSRは低解像度（LR）空間での特徴抽出を最初に行い、ネットワークの最終段階でのみアップスケールを行います。
この遅延アップスケール（またはPost-upsampling）アプローチにより、計算負荷の高い畳み込み処理を低解像度の小さな特徴マップに対して行うことができるため、全体の計算効率が大幅に向上します。アップスケールには、主にサブピクセル畳み込み（PixelShuffler）が使用されます。
これらの設計の最適化により、EDSRは、特にPSNRを指標とした超解像度タスクにおいて、現在でもベンチマークとして利用される高性能モデルの一つとなっています。
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