Deep Residual Network (Deep ResNet)

Autor: Roger Morrison
Datum Stvaranja: 27 Rujan 2021
Datum Ažuriranja: 21 Lipanj 2024
Anonim
[Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)
Video: [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)

Sadržaj

Definicija - Što znači Deep Residual Network (Deep ResNet)?

Dubinska rezidualna mreža (deep ResNet) vrsta je specijalizirane neuronske mreže koja pomaže u rješavanju sofisticiranijih zadataka i modela dubokog učenja. Privukla je priličnu pozornost na nedavnim IT konvencijama i razmišlja se o tome da pomogne u treningu dubokih mreža.


Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da preselite i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.

Techopedia objašnjava Deep Residual Network (Deep ResNet)

U mrežama dubokog učenja preostali okvir učenja pomaže u očuvanju dobrih rezultata putem mreže s više slojeva. Jedan od problema koji stručnjaci često navode je da s dubokim mrežama sastavljenim od više desetaka slojeva, točnost može postati zasićena i može doći do neke degradacije. Neki govore o različitom problemu nazvanom "nestajući gradijent", u kojem fluktuacije nagiba postaju premalene da bi bile odmah korisne.

Dubina preostalih mreža rješava neke od ovih problema korištenjem zaostalih blokova, koji koriste preostalo mapiranje radi očuvanja ulaza. Korištenjem dubokih preostalih okvira učenja, inženjeri mogu eksperimentirati s dubljim mrežama koje imaju specifične izazove u obuci.