ResNet (Rețea Reziduală)
ResNet (Rețea Reziduală) este o arhitectură de rețea neuronală convoluțională profundă introdusă de Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren și Jian Sun la CVPR 2016. Prin inserarea de conexiuni de scurtătură (skip) care transportă intrarea unui bloc direct la ieșirea sa — definind sarcina blocului ca învățarea unei corecții reziduale mai degrabă decât a unui mapaj complet — ResNet a permis antrenarea rețelelor cu sute sau chiar mii de straturi fără degradarea gradientului care dispare, ceea ce făcuse anterior rețelele foarte profunde nepractice. A câștigat competiția de recunoaștere a imaginilor ILSVRC 2015 cu o eroare top-5 de 3,57% și rămâne cea mai utilizată arhitectură de bază în viziunea computerizată.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- AlexNetÎnvățare profundă↔ compare
- DenseNetÎnvățare profundă↔ compare
- EfficientNetÎnvățare profundă↔ compare
- Rețeaua Inception (GoogLeNet)Învățare profundă↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →