Deep Residual Network (Deep ResNet)

ผู้เขียน: Roger Morrison
วันที่สร้าง: 27 กันยายน 2021
วันที่อัปเดต: 19 มิถุนายน 2024
Anonim
[Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)
วิดีโอ: [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)

เนื้อหา

คำจำกัดความ - Deep Residual Network (Deep ResNet) หมายถึงอะไร

เครือข่ายที่เหลืออยู่ลึก (Deep ResNet) เป็นเครือข่ายประสาทพิเศษชนิดหนึ่งที่ช่วยจัดการงานและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ได้รับความสนใจเล็กน้อยในการประชุม IT ล่าสุดและกำลังได้รับการพิจารณาเพื่อช่วยในการฝึกอบรมเครือข่ายที่ลึก


ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Microsoft Azure และ Microsoft Cloud | ในคู่มือนี้คุณจะได้เรียนรู้ว่าการประมวลผลแบบคลาวด์คืออะไรและ Microsoft Azure สามารถช่วยคุณในการโยกย้ายและดำเนินธุรกิจจากคลาวด์อย่างไร

Techopedia อธิบาย Deep Residual Network (Deep ResNet)

ในเครือข่ายการเรียนรู้ลึกกรอบการเรียนรู้ที่เหลือช่วยในการรักษาผลลัพธ์ที่ดีผ่านเครือข่ายที่มีหลายชั้น ปัญหาหนึ่งที่คนทั่วไปอ้างถึงโดยผู้เชี่ยวชาญคือเครือข่ายที่ลึกประกอบด้วยหลายสิบเลเยอร์ความแม่นยำอาจอิ่มตัวและการย่อยสลายบางอย่างสามารถเกิดขึ้นได้ บางคนพูดถึงปัญหาต่าง ๆ ที่เรียกว่า "การไล่ระดับสีที่หายไป" ซึ่งความผันผวนของการไล่ระดับสีน้อยเกินไปที่จะเป็นประโยชน์ในทันที

เครือข่ายส่วนที่เหลือลึกจัดการกับปัญหาเหล่านี้โดยใช้บล็อกส่วนที่เหลือซึ่งใช้ประโยชน์จากการทำแผนที่ส่วนที่เหลือเพื่อรักษาอินพุต ด้วยการใช้กรอบการเรียนรู้ที่เหลืออย่างลึกซึ้งวิศวกรสามารถทดลองกับเครือข่ายที่ลึกกว่าซึ่งมีความท้าทายในการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจง