ResNet | Abstract 第1段落 第5文
On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets but still having lower complexity.
Kaiming He, et al., "Deep Residual Learning for Image Recognition"
2015年のILSVRCで1位になったディープラーニングモデルであるResNetの論文の"Deep Residual Learning for Image Recognition"のAbstractの第1段落の第5文について、英語リーディング教本
「ImageNetのデータセットにおいて、我々は最大152層の深さをもつresidual netsを評価する。それはVGG netsよりも8倍深く、しかしそれでもなお低い複雑性を保っている。」
ダッシュ以下は本文とは切り分けて、補足として捉えるのが良いかと思います。
they areが省略されていると解釈しました。theyはresidual netsを指します。
butはダッシュ以下にある文と文をつなぐ等位接続詞の役割をしています。
あともう一点、ダッシュ前の細かいところについて補足します。
of up to 152 layers
について、図解ではof が前置詞の形容詞句の印だけ示していて省略していますので、追記します。
weblioの日本語WordNet(英和)によるとup toは形容詞の意味もあるようなので、up toは形容詞で152 layersを修飾しているとしました。152 layersは前置詞ofの目的語です。
ResNetの概要については、画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
薬袋善郎先生の公式ウェブサイト
