为什么 ResNet 是最好的?
您能否详细说明为什么 ResNet 通常被认为是神经网络领域同类中最好的? 它与其他架构相比有哪些具体特征或优势? 是否有 ResNet 表现出卓越性能的基准测试或实际应用程序?如果有,您能否提供一些示例? 作为该领域的从业者,您对 ResNet 为何获得如此广泛的普及和接受有何看法?
ResNet 的弱点是什么?
您能否详细说明 ResNet 架构在深度学习和神经网络领域的潜在缺点或限制? 具体来说,是否存在 ResNet 可能难以实现最佳性能或面临其他网络架构可能更有效处理的挑战的场景? 了解研究人员和从业者在将 ResNet 用于各种应用时应注意的弱点将是富有洞察力的。
ViT 比 ResNet 更好吗?
您能否详细说明一下为什么您会问 Vision Transformer (ViT) 是否比残差网络 (ResNet) 更好? 两种模型都有其独特的优势,并且适用于计算机视觉中的不同任务。 例如,ViT 擅长捕获全局上下文和远程依赖关系,而 ResNet 以其处理复杂模式和深层层次表示的能力而闻名。 您是否正在寻找一种可以在特定任务上实现更好性能的模型,或者您是否有兴趣了解两种架构之间的根本差异?