Definición: ¿Qué significa Deep Residual Network (Deep ResNet)?
Una red residual profunda (deep ResNet) 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 para ayudar con la capacitación de redes profundas.
Techinfo explica Deep Residual Network (Deep ResNet)
En las 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 por muchas docenas de capas, la precisión puede saturarse y puede ocurrir 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 útiles de inmediato.
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 profundo residual, los ingenieros pueden experimentar con redes más profundas que tienen desafíos de capacitación específicos.