ResNet (Residual Network)
ResNet (Residual Network) е дълбока архитектура от конволюционни невронни мрежи, представена от Кайминг Хе, Сянъюй Джан, Шаоцин Рен и Джиан Сън на CVPR 2016. Чрез вмъкване на прескачащи (shortcut) връзки, които пренасят входа на блок директно към неговия изход — определяйки задачата на блока като научаване на остатъчна корекция, а не пълно съответствие — ResNet позволи обучението на мрежи със стотици или дори хиляди слоеве без деградация на затихващия градиент, която преди това правеше много дълбоките мрежи непрактични. Тя спечели състезанието за разпознаване на изображения ILSVRC 2015 с грешка топ-5 от 3,57% и остава най-широко използваната основна архитектура в компютърното зрение.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Източници
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 ↗
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/deep-learning/resnet
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AlexNetДълбоко обучение↔ compare
- DenseNetДълбоко обучение↔ compare
- EfficientNetДълбоко обучение↔ compare
- Inception Network (GoogLeNet)Дълбоко обучение↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →