Deep Residual Network (Deep ResNet)

Autor: Roger Morrison
Dátum Stvorenia: 27 September 2021
Dátum Aktualizácie: 21 V Júni 2024
Anonim
[Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)
Video: [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)

Obsah

Definícia - Čo znamená Deep Residual Network (Deep ResNet)?

Hlboká zvyšková sieť (hlboká sieť ResNet) je typ špecializovanej neurónovej siete, ktorá pomáha zvládnuť zložitejšie úlohy a modely hlbokého učenia. Pri nedávnych dohovoroch o IT sa mu dostalo dosť pozornosti a predpokladá sa, že pomáha pri výcviku hlbokých sietí.


Úvod do programu Microsoft Azure a Microsoft Cloud V tejto príručke sa dozviete, o čom všetko je cloud computing a ako vám môže Microsoft Azure pomôcť migrovať a podnikať z cloudu.

Techopedia vysvetľuje Deep Residual Network (Deep ResNet)

V sieťach s hlbokým vzdelávaním pomáha zvyškový vzdelávací rámec zachovať dobré výsledky prostredníctvom siete s mnohými vrstvami. Jedným z problémov, ktorý odborníci bežne spomínajú, je skutočnosť, že s hlbokými sieťami zloženými z mnohých desiatok vrstiev môže byť presnosť presýtená a môže dôjsť k určitému zhoršeniu. Niektorí hovoria o inom probléme nazývanom „útlmový gradient“, pri ktorom sú fluktuácie gradientu príliš malé na to, aby boli okamžite užitočné.

Hlboká zvyšková sieť rieši niektoré z týchto problémov pomocou zvyškových blokov, ktoré využívajú zvyškové mapovanie na zachovanie vstupov. Využívaním hlbokých rámcov zvyškového vzdelávania môžu inžinieri experimentovať s hlbšími sieťami, ktoré majú špecifické výzvy v oblasti odbornej prípravy.