차례:
- 정의-Deep ResNet (Deep Residual Network)이란 무엇입니까?
- Techopedia는 Deep Residual Network (Deep ResNet)에 대해 설명합니다.
정의-Deep ResNet (Deep Residual Network)이란 무엇입니까?
딥 레지던트 네트워크 (deep ResNet)는보다 복잡한 딥 러닝 작업 및 모델을 처리하는 데 도움이되는 특수한 신경망 유형입니다. 최근의 IT 컨벤션에서 상당한 관심을 받았으며 딥 네트워크 교육을 지원하는 것으로 간주되고 있습니다.
Techopedia는 Deep Residual Network (Deep ResNet)에 대해 설명합니다.
딥 러닝 네트워크에서 잔류 학습 프레임 워크는 여러 계층의 네트워크를 통해 좋은 결과를 유지하는 데 도움이됩니다. 전문가들이 일반적으로 인용하는 한 가지 문제는 수십 개의 계층으로 구성된 딥 네트워크를 사용하면 정확도가 높아지고 일부 성능 저하가 발생할 수 있다는 것입니다. 어떤 사람들은 그래디언트 변동이 너무 작아서 즉시 사용할 수없는 "소멸 그라데이션"이라는 다른 문제에 대해 이야기합니다.
딥 레지 듀얼 네트워크는 입력을 보존하기 위해 레지 듀얼 매핑을 이용하는 레지 듀얼 블록을 사용하여 이러한 문제 중 일부를 처리합니다. 딥 레지 듀얼 학습 프레임 워크를 활용함으로써 엔지니어는 특정 교육 문제가있는 더 깊숙한 네트워크를 실험 할 수 있습니다.
