ResNet (Residual Network)
ResNet (Residual Network) on Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren ja Jian Sunin CVPR 2016 -konferenssissa esittelemä syvä konvoluutioneuroverkkoarkkitehtuuri. Lisäämällä pikayhteyksiä (skip connections), jotka kuljettavat lohkon syötteen suoraan sen ulostuloon – määritellen lohkon tehtäväksi oppia residuaalikorjaus täyden kuvauksen sijaan – ResNet mahdollisti satojen tai jopa tuhansien kerrosten verkkojen kouluttamisen ilman häviävän gradientin heikkenemistä, joka oli aiemmin tehnyt erittäin syvistä verkoista epäkäytännöllisiä. Se voitti ILSVRC 2015 -kuvantunnistuskilpailun 3,57 %:n top-5-virheellä ja on edelleen yleisimmin käytetty selkäranka-arkkitehtuuri tietokonenäössä.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Lähteet
- 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
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.
- AlexNetSyväoppiminen↔ compare
- DenseNetSyväoppiminen↔ compare
- EfficientNetSyväoppiminen↔ compare
- Inception-verkko (GoogLeNet)Syväoppiminen↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →