Глубокая Остаточная Сеть (Deep ResNet)

Автор: Roger Morrison
Дата создания: 27 Сентябрь 2021
Дата обновления: 19 Июнь 2024
Anonim
Глубокое обучение. Лекция 9. Residual Networks! (2019-2020)
Видео: Глубокое обучение. Лекция 9. Residual Networks! (2019-2020)

Содержание

Определение - Что означает Deep Residual Network (Deep ResNet)?

Глубокая остаточная сеть (Deep ResNet) - это тип специализированной нейронной сети, которая помогает обрабатывать более сложные задачи и модели глубокого обучения. На недавних соглашениях в области ИТ этому вопросу уделялось немало внимания, и в настоящее время рассматривается вопрос о его помощи в обучении глубоких сетей.


Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.

Techopedia объясняет глубокую остаточную сеть (Deep ResNet)

В сетях глубокого обучения система остаточного обучения помогает сохранять хорошие результаты через сеть со многими уровнями. Специалисты часто ссылаются на проблему, заключающуюся в том, что с глубокими сетями, состоящими из множества десятков слоев, точность может стать насыщенной и может произойти некоторое ухудшение. Некоторые говорят о другой проблеме, называемой «исчезающий градиент», в которой флуктуации градиента становятся слишком малыми, чтобы быть полезными сразу.

Глубокая остаточная сеть решает некоторые из этих проблем, используя остаточные блоки, которые используют остаточное отображение для сохранения входных данных. Используя глубокие остаточные рамки обучения, инженеры могут экспериментировать с более глубокими сетями, которые имеют специфические проблемы обучения.