ResNet이 최고인 이유는 무엇입니까?
ResNet이 신경망 분야의 동종 제품 중 최고로 간주되는 이유를 자세히 설명해 주시겠습니까? 다른 아키텍처와 차별화되는 구체적인 특징이나 장점은 무엇입니까? ResNet이 뛰어난 성능을 보여준 벤치마크나 실제 애플리케이션이 있습니까? 그렇다면 몇 가지 예를 제공해 주실 수 있습니까? 해당 분야의 실무자로서 ResNet이 그토록 광범위한 인기와 수용을 얻은 이유에 대해 어떻게 생각하시나요?
ResNet의 약점은 무엇입니까?
딥 러닝 및 신경망 영역에서 ResNet 아키텍처의 잠재적인 단점이나 한계에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 특히 ResNet이 최적의 성능을 달성하는 데 어려움을 겪거나 다른 네트워크 아키텍처가 더 효과적으로 처리할 수 있는 문제에 직면할 수 있는 시나리오가 있습니까? 다양한 애플리케이션에 ResNet을 활용할 때 연구자와 실무자가 알아야 할 약점을 이해하는 것이 통찰력이 있을 것입니다.
ViT가 ResNet보다 나은가요?
Vision Transformer(ViT)가 Residual Network(ResNet)보다 나은지 묻는 이유를 자세히 설명해 주시겠습니까? 두 모델 모두 고유한 장점을 갖고 있으며 컴퓨터 비전의 다양한 작업에 적합합니다. 예를 들어 ViT는 전역 컨텍스트와 장거리 종속성을 캡처하는 데 탁월한 반면, ResNet은 복잡한 패턴과 심층적인 계층적 표현을 처리하는 능력으로 잘 알려져 있습니다. 특정 작업에서 더 나은 성능을 달성할 수 있는 모델을 찾고 있습니까, 아니면 두 아키텍처 간의 근본적인 차이점을 이해하는 데 관심이 있습니까?