Deep Residual Network (Deep ResNet)

Zawartość

• Definicja - Co oznacza Deep Residual Network (Deep ResNet)?
• Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
• Techopedia wyjaśnia Deep Residual Network (Deep ResNet)

Definicja - Co oznacza Deep Residual Network (Deep ResNet)?

Głęboka sieć resztkowa (deep ResNet) jest rodzajem specjalistycznej sieci neuronowej, która pomaga obsługiwać bardziej wyrafinowane zadania i modele głębokiego uczenia. Otrzymał sporo uwagi na ostatnich konwencjach IT i jest rozważany za pomoc w szkoleniu głębokich sieci.

Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.

Techopedia wyjaśnia Deep Residual Network (Deep ResNet)

W sieciach głębokiego uczenia się pozostałe ramy uczenia się pomagają zachować dobre wyniki dzięki sieci z wieloma warstwami. Jednym z problemów często przywoływanych przez profesjonalistów jest to, że przy głębokich sieciach złożonych z kilkudziesięciu warstw dokładność może zostać nasycona i może nastąpić pewna degradacja. Niektórzy mówią o innym problemie zwanym „zanikającym gradientem”, w którym fluktuacje gradientu stają się zbyt małe, aby były natychmiast przydatne.

Głęboka sieć resztkowa rozwiązuje niektóre z tych problemów, wykorzystując bloki resztkowe, które wykorzystują mapowanie resztkowe w celu zachowania danych wejściowych. Korzystając z ram uczenia głębokiego, inżynierowie mogą eksperymentować z głębszymi sieciami, które mają określone wyzwania szkoleniowe.