ResNet (Atliekošais tīkls)
ResNet (Atliekošais tīkls) ir dziļš konvolucionāls neironu tīklu arhitektūras veids, ko 2016. gadā CVPR konferencē ieviesa Kaimings He, Sjanju Džans, Šaočjins Rens un Džiens Sūns. Ieviešot īsceļu (izlaišanas) savienojumus, kas pārnes bloka ievadi tieši uz tā izvadi — definējot bloka uzdevumu kā atliekošas korekcijas apguvi, nevis pilnas kartēšanas — ResNet ļāva apmācīt tīklus ar simtiem vai pat tūkstošiem slāņu bez izzūdošā gradienta degradācijas, kas iepriekš padarīja ļoti dziļus tīklus nepraktiskus. Tas uzvarēja ILSVRC 2015 attēlu atpazīšanas konkursā ar 3,57% kļūdu top-5 un joprojām ir visplašāk izmantotā pamat arhitektūra datorredzē.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- AlexNetDziļā mācīšanās↔ compare
- DenseNetDziļā mācīšanās↔ compare
- EfficientNetDziļā mācīšanās↔ compare
- Inception tīkls (GoogLeNet)Dziļā mācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →