ディープ残余ネットワーク（Deep ResNet）

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• 定義-Deep Residual Network（Deep ResNet）とはどういう意味ですか？
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• TechopediaはDeep Residual Network（Deep ResNet）について説明します

定義-Deep Residual Network（Deep ResNet）とはどういう意味ですか？

深層残差ネットワーク（深層ResNet）は、より高度な深層学習タスクとモデルの処理に役立つ特殊なニューラルネットワークの一種です。最近のITコンベンションでかなりの注目を集めており、ディープネットワークのトレーニングを支援するために検討されています。

Microsoft AzureとMicrosoft Cloudの紹介|このガイドを通して、クラウドコンピューティングとは何か、Microsoft Azureを使用してクラウドからビジネスを移行および実行する方法を学習します。

TechopediaはDeep Residual Network（Deep ResNet）について説明します

ディープラーニングネットワークでは、残留学習フレームワークは、多くのレイヤーを持つネットワークを通じて良好な結果を維持するのに役立ちます。専門家がよく引用する問題の1つは、何十ものレイヤーで構成される深いネットワークでは、精度が飽和状態になり、ある程度の劣化が発生する可能性があることです。勾配の変動がすぐに役に立たなくなるほど小さくなる「消失勾配」と呼ばれる別の問題について話す人もいます。

深い残差ネットワークは、残差マッピングを利用して入力を保持する残差ブロックを使用することで、これらの問題のいくつかに対処します。ディープレジデンシャルラーニングフレームワークを利用することにより、エンジニアは特定のトレーニングの課題を持つより深いネットワークを試すことができます。