ResNet (Остаточная сеть)
ResNet (Residual Network) — это архитектура глубокой свёрточной нейронной сети, представленная Каймингом Хэ, Сянъю Чжаном, Шаоцин Жэнем и Цзянь Сунем на конференции CVPR 2016. Путем вставки коротких (пропускающих) соединений, которые переносят входные данные блока непосредственно к его выходу — определяя задачу блока как обучение остаточной коррекции, а не полного отображения — ResNet позволила обучать сети с сотнями или даже тысячами слоев без деградации из-за исчезающего градиента, которая ранее делала очень глубокие сети непрактичными. Она выиграла конкурс распознавания изображений ILSVRC 2015 с ошибкой top-5 в 3,57% и остается наиболее широко используемой базовой архитектурой в компьютерном зрении.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- AlexNetГлубокое обучение↔ compare
- DenseNetГлубокое обучение↔ compare
- EfficientNetГлубокое обучение↔ compare
- Inception Network (GoogLeNet)Глубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →