ResNet (rezidualna mreža)
ResNet (rezidualna mreža) je arhitektura duboke konvolucijske neuronske mreže koju su predstavili Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren i Jian Sun na CVPR-u 2016. Umetanjem prečacnih (skokovitih) veza koje nose ulaz bloka izravno na njegov izlaz — definirajući zadatak bloka kao učenje rezidualne korekcije, a ne potpune mape — ResNet je omogućio treniranje mreža sa stotinama ili čak tisućama slojeva bez degradacije zbog nestajanja gradijenta koja je prethodno činila vrlo duboke mreže nepraktičnima. Osvojio je ILSVRC 2015 natjecanje u prepoznavanju slika s greškom top-5 od 3,57% i ostaje najčešće korištena osnovna arhitektura u računalnom vidu.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- AlexNetDuboko učenje↔ compare
- DenseNetDuboko učenje↔ compare
- EfficientNetDuboko učenje↔ compare
- Inception Network (GoogLeNet)Duboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →