152層などの超深層ネットワークの学習を可能にしたResNet（残差ネットワーク）の核心的メカニズムに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
層の入力をそのまま出力側にバイパス加算する「スキップ結合（残差結合：F(x) + x）」を導入し、学習対象を元の関数 H(x) ではなく残差関数 F(x) = H(x) - x とすることで、勾配が消失せず直接浅い層まで届くようにした。
イ
各層の重みを強制的に単位行列に固定することで、層の深さに関わらず恒等写像しか行えないようにした。
ウ
すべての畳み込み層の直後に全結合層を挟み込み、各層で次元を2倍ずつ拡大させる構造をとる。
エ
過去のすべての層の出力を次の層に順番に連結（Concat）していくことで、チャンネル数を1万以上に増大させる。