Не могли бы вы подробнее рассказать о потенциальных недостатках или ограничениях архитектуры ResNet в области глубокого обучения и нейронных сетей?
В частности, существуют ли сценарии, в которых ResNet может с трудом достичь оптимальной производительности или столкнуться с проблемами, с которыми другие сетевые архитектуры могли бы справиться более эффективно?
Было бы полезно понять слабые стороны, о которых следует знать исследователям и практикам при использовании ResNet для различных приложений.
7Ответы {{amount}}
Michele
Mon Aug 26 2024
В результате способность сети обучаться и оптимизировать свои веса становится ограниченной.
Sara
Mon Aug 26 2024
Несмотря на широкое распространение и эффективность, ResNet сталкивается с серьезной проблемой в области очень глубоких сетей.
EthereumEagle
Mon Aug 26 2024
Влияние этой проблемы усугубляется по мере увеличения количества слоев в сети.
CryptoWizard
Mon Aug 26 2024
При большем количестве слоев градиенты должны распространяться по более длинному пути, что делает их более склонными к уменьшению величины.
henry_harrison_philosopher
Mon Aug 26 2024
Основная проблема возникает из-за потенциального исчезновения градиентов в процессе обучения.