Madde #281Görü & Multimodal/sozluk/residual-network-resnet
Residual Network (ResNet)
Residual Network (He et al., 2015)
Türkçe: Artık Ağ / ResNet
Ayrıntılı Tanım
Katmanların girdilerini bir sonraki blok çıktısına doğrudan ekleyen artık bağlantılar (skip/shortcut connections) kullanarak 152 hatta 1000 katman derinliğindeki sinir ağlarının çökmeden eğitilmesini sağlayan efsanevi derin öğrenme mimarisidir.
Ne İşe Yarar / Çözülen Problem
Katman sayısı arttıkça modelin performansının düşmesi (degradation problem) ve gradyan kaybolması krizini kökünden çözmüştür (ImageNet 2015 şampiyonu).
Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)
Standart blok öğrenmeye çalışırken; ResNet bloğu artık farkı öğrenir:
Türev alındığında aradaki terimi gradyanların doğrudan en erken katmanlara kayıpsız akmasını sağlar.
Örnek Senaryo & Pratik Uygulama
Trafiğin tıkandığı şehir içi yolun üzerine inşa edilen viyadük köprüsü: Araçlar şehir içi ara sokaklara takılmadan üst geçitten hızla akar.
Benzer Terimlerden Farkı
VGG gibi klasik ağlar 20-30 katmanda tıkanırken; ResNet yüzlerce katmanda bile kararlı biçimde öğrenmeye devam eder.
İlişkili Terimler (3)
Bilgisayarlı Görü, Çok Modlu ve Üretken Yapay Zekâ
CNN, Vision Transformers (ViT), Diffusion, GAN, VAE ve Multimodal modeller.
Toplam Terim:53 Madde
Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →Önceki Terim (#280)Average Pooling
Sonraki Terim (#282)Inception Module