रेसिडुअल नेटवर्क (ResNet)
रेसिडुअल नेटवर्क (ResNet) एक गहन कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे काइमिंग हे, शियांगयू झांग, शाओकिंग रेन और जियान सन ने CVPR 2016 में प्रस्तुत किया था। शॉर्टकट (स्किप) कनेक्शन डालकर जो एक ब्लॉक के इनपुट को सीधे उसके आउटपुट तक ले जाते हैं — ब्लॉक के कार्य को पूर्ण मैपिंग के बजाय एक रेसिडुअल सुधार सीखना परिभाषित करते हुए — ResNet ने सैकड़ों या हजारों परतों वाले नेटवर्क को प्रशिक्षण देना संभव बनाया, बिना वैनिशिंग-ग्रेडिएंट डिग्रेडेशन के जिसने पहले बहुत गहरे नेटवर्क को अव्यावहारिक बना दिया था। इसने ILSVRC 2015 इमेज रिकग्निशन प्रतियोगिता को 3.57% के टॉप-5 एरर के साथ जीता और कंप्यूटर विजन में सबसे व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला बैकबोन आर्किटेक्चर बना हुआ है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/resnet
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