Rete Neurale Residua (ResNet): differenze tra le versioni
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Versione delle 12:29, 1 apr 2024
Architettura di rete neurale, originariamente proposta nel 2015 in cui i pesi nei layer imparano una funzione residuale invece che la trasformazione finale. Questo permette ai gradienti di fluire meglio nelle architetture moldot profonde, risolvendo il problema dei gradienti che svaniscono o che esplodono e quindi aumentando l'accuratezza e la probabilità di convergenza del modello.
Viene utilizzata per esempio nei transformer.