Définition - Que signifie Deep Residual Network (Deep ResNet)?
Un réseau résiduel profond (Deep ResNet) est un type de réseau neuronal spécialisé qui permet de gérer des tâches et des modèles d'apprentissage profond plus sophistiqués. Il a reçu beaucoup d'attention lors de récentes conventions informatiques et est envisagé pour aider à la formation de réseaux profonds.
Definir Tech explique Deep Residual Network (Deep ResNet)
Dans les réseaux d'apprentissage en profondeur, un cadre d'apprentissage résiduel permet de 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 petites pour être immédiatement utiles.
Le réseau résiduel profond résout certains de ces problèmes en utilisant des blocs résiduels, qui tirent parti de la cartographie résiduelle pour préserver les entrées. En utilisant des cadres d'apprentissage résiduel profond, les ingénieurs peuvent expérimenter des réseaux plus profonds qui présentent des défis de formation spécifiques.