Tabla de contenido:
- Definición: ¿Qué significa Deep Residual Network (Deep ResNet)?
- Techopedia explica Deep Residual Network (Deep ResNet)
Definición: ¿Qué significa Deep Residual Network (Deep ResNet)?
Una red residual profunda (ResNet profunda) es un tipo de red neuronal especializada que ayuda a manejar tareas y modelos de aprendizaje profundo más sofisticados. Ha recibido bastante atención en las convenciones de TI recientes, y se está considerando ayudar con la capacitación de redes profundas.
Techopedia explica Deep Residual Network (Deep ResNet)
En redes de aprendizaje profundo, un marco de aprendizaje residual ayuda a preservar buenos resultados a través de una red con muchas capas. Un problema comúnmente citado por los profesionales es que con redes profundas compuestas de muchas docenas de capas, la precisión puede saturarse y puede producirse cierta degradación. Algunos hablan de un problema diferente llamado "gradiente de fuga" en el que las fluctuaciones del gradiente se vuelven demasiado pequeñas para ser inmediatamente útiles.
La red residual profunda se ocupa de algunos de estos problemas mediante el uso de bloques residuales, que aprovechan el mapeo residual para preservar las entradas. Al utilizar marcos de aprendizaje residuales profundos, los ingenieros pueden experimentar con redes más profundas que tienen desafíos de capacitación específicos.
