Глубокие остаточные сети (ResNet) — это тип архитектуры нейронной сети для машинного обучения. Он разработан, чтобы быть более эффективным, чем другие типы сетей, такие как сверточные нейронные сети и сверточные сети с долговременной кратковременной памятью.
ResNet — это тип глубокой нейронной сети, который можно использовать для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Архитектура сети спроектирована так, чтобы быть более эффективной, чем другие типы сетей, такие как сверточные нейронные сети и сверточные сети с долговременной кратковременной памятью.
Остаточные сети — это тип глубокой нейронной сети, предназначенный для повышения вычислительной эффективности. Они предназначены для таких задач, как распознавание изображений, обнаружение объектов и классификация. ResNet — одна из самых успешных реализаций нейронной сети такого типа.
Остаточная сеть — это тип глубокой нейронной сети, предназначенный для эффективной вычислительной деятельности. Они предназначены для таких задач, как распознавание изображений, обнаружение объектов и классификация. ResNet — одна из самых успешных реализаций нейронной сети такого типа.
Остаточная сеть (ResNet) — это тип глубокой нейронной сети, который был разработан в 2016 году. Он имеет ту же структуру, что и исходная сверточная нейронная сеть, но имеет пропущенные связи между слоями.
Он используется для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и распознавание речи.
Ключевые моменты:
- ResNet означает остаточную нейронную сеть, которую Кайминг представил на ILSVRC 2015.
- Вначале была обучена нейронная сеть со 152 слоями, но при этом она имела меньшую сложность, чем сеть VGG.
- он достиг коэффициента ошибок всего 3,57% и смог войти в пятерку лучших, что превосходит производительность на уровне человека в наборе статусов.
- Всего существует четыре типа ResNet: ResNet 34, ResNet50, ResNet 101 и ResNet 152.
Если у вас есть какие-либо вопросы или предложения относительно блога, пожалуйста, прокомментируйте ниже. Если вы еще не подписались на меня, пожалуйста. Я надеюсь увидеть вас снова для другого блога.
А пока берегите себя!