`residual-learning` ile İlgili Madde Sonuçları

Derin sinir ağları mimarilerinde karşılaşılan en büyük problemlerden biri olan “katman sayısı arttıkça eğitim performansının düşmesi” sorununu çözmek üzere geliştirilen ResNet (Residual Network), 2015 yılında Kaiming He ve ekibi tarafından tanıtılmıştır. Bu mimari, klasik katman yapılarına ek olarak artık bağlantılar (residual connections) kullanarak, çok derin ağların daha verimli ve başarılı şekilde eğitilebilmesini sağlamıştır. Özellikle görüntü sınıflandırma gibi görevlerde yüksek doğruluk e

ResNet (Residual Network), developed to address one of the most significant problems in deep neural network architectures—“degradation of training performance as the number of layers increases”—was introduced in 2015 by Kaiming He and his team. This architecture enables much deeper networks to be trained more efficiently and successfully by incorporating residual connections in addition to conventional layer structures. It revolutionized the field of deep learning by achieving high accuracy in t