ResNet が最適なのはなぜですか?
ResNet がニューラル ネットワークの分野で同業他社の中で最も優れていると考えられる理由について詳しく説明してもらえますか? 他のアーキテクチャと異なる具体的な特徴や利点は何ですか? ResNet が優れたパフォーマンスを示したベンチマークや実際のアプリケーションはありますか? ある場合は例をいくつか挙げていただけますか? この分野の実践者として、ResNet がこれほど広く普及し受け入れられた理由についてどう思いますか?
ResNet の弱点は何ですか?
深層学習とニューラル ネットワークの領域における ResNet アーキテクチャの潜在的な欠点や制限について詳しく説明してもらえますか? 具体的には、ResNet が最適なパフォーマンスを達成するのに苦労したり、他のネットワーク アーキテクチャがより効率的に処理できる可能性がある課題に直面したりするシナリオはありますか? 研究者や実践者が ResNet をさまざまなアプリケーションに利用する際に注意すべき弱点を理解することは有益です。
ViT は ResNet よりも優れていますか?
Vision Transformer (ViT) が Residual Network (ResNet) よりも優れているかどうかについて質問している理由を詳しく説明してもらえますか? どちらのモデルにも独自の長所があり、コンピューター ビジョンのさまざまなタスクに適しています。 たとえば、ViT はグローバル コンテキストと長期的な依存関係のキャプチャに優れていますが、ResNet は複雑なパターンと深い階層表現を処理できることで知られています。 特定のタスクでより優れたパフォーマンスを達成できるモデルを探していますか? それとも 2 つのアーキテクチャ間の基本的な違いを理解することに興味がありますか?