Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Deep Residual Network (Deep ResNet)?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deep Residual Network (Deep ResNet)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Deep Residual Network (Deep ResNet)?
Ang isang malalim na natitirang network (malalim na ResNet) ay isang uri ng dalubhasang neural network na tumutulong upang mahawakan ang mas sopistikadong mga malalim na gawain sa pag-aaral at mga modelo. Nakatanggap ito ng medyo kaunting pansin sa kamakailang mga kombensiyon sa IT, at isinasaalang-alang para sa pagtulong sa pagsasanay ng mga malalim na network.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Deep Residual Network (Deep ResNet)
Sa mga malalim na network ng pagkatuto, isang natitirang balangkas ng pag-aaral ay tumutulong upang mapanatili ang magagandang resulta sa pamamagitan ng isang network na may maraming mga layer. Ang isang problema na karaniwang binanggit ng mga propesyonal ay na may malalim na mga network na binubuo ng maraming mga dose-dosenang mga layer, ang kawastuhan ay maaaring maging saturated, at maaaring mangyari ang ilang pagkasira. Ang ilan ay nag-uusap tungkol sa isang iba't ibang mga problema na tinatawag na "mawala na gradient" kung saan ang mga pagbagsak ng gradient ay nagiging maliit na upang maging kapaki-pakinabang kaagad.
Ang malalim na natitirang network ay tumatalakay sa ilan sa mga problemang ito sa pamamagitan ng paggamit ng mga natitirang mga bloke, na sinasamantala ang natitirang pagmamapa upang mapanatili ang mga input. Sa pamamagitan ng paggamit ng malalim na natitirang mga framew ng pag-aaral, ang mga inhinyero ay maaaring mag-eksperimento sa mas malalim na mga network na may mga tiyak na hamon sa pagsasanay.