Definição – O que significa Deep Residual Network (Deep ResNet)?
Uma rede residual profunda (ResNet profunda) é um tipo de rede neural especializada que ajuda a lidar com tarefas e modelos de aprendizagem profunda mais sofisticados. Ele tem recebido bastante atenção nas recentes convenções de TI e está sendo considerado para ajudar no treinamento de redes profundas.
Definirtec explica Deep Residual Network (Deep ResNet)
Em redes de aprendizagem profunda, uma estrutura de aprendizagem residual ajuda a preservar bons resultados por meio de uma rede com muitas camadas. Um problema comumente citado por profissionais é que, com redes profundas compostas de muitas dezenas de camadas, a precisão pode ficar saturada e pode ocorrer alguma degradação. Alguns falam sobre um problema diferente chamado “gradiente de desaparecimento”, no qual as flutuações do gradiente se tornam muito pequenas para serem imediatamente úteis.
A rede residual profunda lida com alguns desses problemas usando blocos residuais, que aproveitam o mapeamento residual para preservar as entradas. Ao utilizar estruturas de aprendizado residuais profundas, os engenheiros podem fazer experiências com redes mais profundas que apresentam desafios de treinamento específicos.