• Buradasın

    ResNet ve VGG arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 12. ResNet ise, residual bloklar ve skip bağlantılar kullanarak daha karmaşık ve derin bir yapı sunar, bu da modelin daha fazla katmanla (örneğin, ResNet50'de 50, ResNet152'de 152 katman) eğitilmesini sağlar 13.
    2. Performans: ResNet, vanishing gradient sorununu çözdüğü için daha derin ağlarda daha iyi performans gösterir ve genellikle daha yüksek doğruluk oranları elde eder 13.
    3. Eğitim Süresi ve Kaynaklar: VGG, daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir ve eğitimi daha uzun sürer 23. ResNet'in skip bağlantıları, eğitim sürecini hızlandırır 2.
    4. Kullanım Alanları: VGG, genel görevler ve transfer öğrenme için uygundur 2. ResNet ise, nesne tespiti gibi daha karmaşık uygulamalarda daha yaygın olarak kullanılır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. restack.io
        1
      2. blog.cubot.net
        2
      3. pyimagesearch.com
        3
      4. deepseekpro.org
        4
      5. viso.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ResNet nedir?

    ResNet (Residual Network), derin öğrenme ağ mimarisi olup, yapay zeka ve makine öğrenmesinde yaygın olarak kullanılır. Özellikleri: - Çok derin ağların eğitimini mümkün kılar, bu da karmaşık ve büyük veri setlerinin yüksek doğrulukla işlenmesini sağlar. - Skip bağlantı kullanarak, ağın daha etkili bir şekilde öğrenmesine yardımcı olur, bu da vanishing gradient (kaybolan gradyan) sorununu çözer. Kullanım alanları: - Görüntü tanıma: Tıbbi teşhis, yüz tanıma gibi alanlarda kullanılır. - Otonom araçlar: Nesneleri ve engelleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için kullanılır. - Doğal dil işleme: Sentiment analizi ve makine çevirisi gibi görevlerde uyarlanmıştır. Tarihçe: ResNet, 2015 yılında Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren ve Jian Sun tarafından "Deep Residual Learning for Image Recognition" adlı makalede tanıtılmıştır.
    5 kaynak