為什麼 ResNet 是最好的?
您能否詳細說明為什麼 ResNet 通常被認為是神經網路領域同類中最好的? 它與其他架構相比有哪些具體特徵或優勢? 是否有 ResNet 表現出卓越性能的基準測試或實際應用程式? 如果有,您能否提供一些範例? 作為該領域的從業者,您對 ResNet 為何獲得如此廣泛的普及和接受有何看法?
ResNet 的弱點是什麼?
您能否詳細說明 ResNet 架構在深度學習和神經網路領域的潛在缺點或限制? 具體來說,是否存在 ResNet 可能難以實現最佳效能或面臨其他網路架構可能更有效處理的挑戰的場景? 了解研究人員和從業者在將 ResNet 用於各種應用時應注意的弱點將是富有洞察力的。
ViT 比 ResNet 好嗎?
您能否詳細說明為什麼您會問 Vision Transformer (ViT) 是否比殘差網路 (ResNet) 更好? 兩種模型都有其獨特的優勢,並且適用於電腦視覺中的不同任務。 例如,ViT 擅長捕捉全域上下文和遠端依賴關係,而 ResNet 以其處理複雜模式和深層表示的能力而聞名。 您是否正在尋找一種可以在特定任務上實現更好性能的模型,或者您有興趣了解兩種架構之間的根本差異?