• Buradasın

    ResNet nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ResNet (Residual Network), 2015 yılında Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren ve Jian Sun tarafından tanıtılan bir sinir ağı türüdür 12.
    ResNet'in temel özellikleri:
    • Artık bağlantılar: Her katmanın çıktısının bir sonraki katmana eklenmesiyle derin ağların daha verimli çalışmasını sağlar 123.
    • Kısayol bağlantıları: Modelin öğrenme sürecindeki bazı adımları atlamasına izin vererek öğrenmeyi hızlandırır 13.
    • Görüntü sınıflandırma: ImageNet veri setinde %3,57 hata oranıyla ILSVRC 2015 sınıflandırma görevinde birinci olmuştur 12.
    • Bilgisayarla görme uygulamaları: Yüz tanıma, medikal görüntüleme gibi alanlarda kullanılır 23.
    ResNet, farklı katman sayılarına sahip modellerle ifade edilir; örneğin, ResNet-50, 50 katman içeren bir modeli temsil eder 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. iterate.ai
        1
      2. aijobs.net
        2
      3. saturncloud.io
        3
      4. viso.ai
        4
      5. edu.acikatolye.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ResNet ve VGG arasındaki fark nedir?

    ResNet ve VGG arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari: VGG, basit ve derin bir mimariye sahiptir, 3x3 boyutlarında küçük convolutional filtreler kullanır ve genellikle 16 veya 19 katmana sahiptir. 2. Performans: ResNet, vanishing gradient sorununu çözdüğü için daha derin ağlarda daha iyi performans gösterir ve genellikle daha yüksek doğruluk oranları elde eder. 3. Eğitim Süresi ve Kaynaklar: VGG, daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir ve eğitimi daha uzun sürer. 4. Kullanım Alanları: VGG, genel görevler ve transfer öğrenme için uygundur.
    5 kaynak

    ResNet kodu nasıl yazılır?

    ResNet kodu yazmak için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: analyticsvidhya.com. kaggle.com. keras.io. Ayrıca, Azure Machine Learning tasarımcısında ResNet bileşeninin nasıl kullanılacağı hakkında bilgi almak için learn.microsoft.com sitesindeki makale incelenebilir. ResNet kodlaması, derin öğrenme modelleri oluşturma konusunda bilgi ve deneyim gerektirir.
    5 kaynak