Table des matières:
- Définition - Que signifie le réseau résiduel profond (Deep ResNet)?
- Techopedia explique Deep Residual Network (Deep ResNet)
Définition - Que signifie le réseau résiduel profond (Deep ResNet)?
Un réseau résiduel profond (ResNet profond) est un type de réseau neuronal spécialisé qui aide à gérer des tâches et des modèles d'apprentissage en profondeur plus sophistiqués. Il a reçu beaucoup d'attention lors des récentes conventions informatiques et est envisagé pour aider à la formation des réseaux profonds.
Techopedia explique Deep Residual Network (Deep ResNet)
Dans les réseaux d'apprentissage en profondeur, un cadre d'apprentissage résiduel aide à préserver de bons résultats grâce à un réseau à plusieurs couches. Un problème fréquemment cité par les professionnels est qu'avec des réseaux profonds composés de plusieurs dizaines de couches, la précision peut devenir saturée et une certaine dégradation peut se produire. Certains parlent d'un problème différent appelé "gradient de fuite" dans lequel les fluctuations du gradient deviennent trop faibles pour être immédiatement utiles.
Le réseau résiduel profond résout certains de ces problèmes en utilisant des blocs résiduels, qui profitent de la cartographie résiduelle pour préserver les entrées. En utilisant des cadres d'apprentissage résiduels profonds, les ingénieurs peuvent expérimenter avec des réseaux plus profonds qui ont des défis de formation spécifiques.
