ResNet (Rezidualna Mreža)
ResNet (Rezidualna Mreža) je arhitektura duboke konvolucione neuralne mreže koju su predstavili Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren i Jian Sun na CVPR 2016. Umetanjem prečičnih (skip) veza koje nose ulaz bloka direktno do njegovog izlaza — definišući zadatak bloka kao učenje rezidualne korekcije umesto punog mapiranja — ResNet je omogućio treniranje mreža sa stotinama ili čak hiljadama slojeva bez degradacije usled nestajanja gradijenta koja je prethodno činila veoma duboke mreže nepraktičnim. Osvojio je ILSVRC 2015 takmičenje u prepoznavanju slika sa greškom top-5 od 3.57% i ostaje najšire korišćena osnovna arhitektura u kompjuterskom vidu.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
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/sr/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 grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →