Rete Neurale Residua (ResNet)

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.