ResNet (Mạng Tích chập Tái sinh)
ResNet (Mạng Tích chập Tái sinh) là một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập sâu được giới thiệu bởi Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren và Jian Sun tại CVPR 2016. Bằng cách chèn các kết nối tắt (bỏ qua) mang đầu vào của một khối trực tiếp đến đầu ra của nó — xác định nhiệm vụ của khối là học một hiệu chỉnh phần dư thay vì một ánh xạ đầy đủ — ResNet cho phép huấn luyện các mạng với hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn lớp mà không gặp phải sự suy giảm đạo hàm biến mất trước đây đã làm cho các mạng rất sâu trở nên không thực tế. Nó đã giành giải cuộc thi nhận dạng ảnh ILSVRC 2015 với lỗi top-5 là 3,57% và vẫn là kiến trúc nền được sử dụng rộng rãi nhất trong thị giác máy tính.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Nguồn tài liệu
- 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
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- AlexNetHọc sâu↔ compare
- DenseNetHọc sâu↔ compare
- EfficientNetHọc sâu↔ compare
- Mạng Inception (GoogLeNet)Học sâu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →