ディープ残余ネットワーク（ディープレスネット）とは何ですか？ -techopediaからの定義

定義-Deep Residual Network（Deep ResNet）とはどういう意味ですか？

深層残差ネットワーク（深層ResNet）は、より高度な深層学習タスクとモデルの処理に役立つ特殊なニューラルネットワークの一種です。 最近のITコンベンションでかなりの注目を集めており、ディープネットワークのトレーニングを支援するために検討されています。

TechopediaはDeep Residual Network（Deep ResNet）について説明します

ディープラーニングネットワークでは、残留学習フレームワークは、多くのレイヤーを持つネットワークを通じて良好な結果を維持するのに役立ちます。 専門家がよく引用する問題の1つは、多数のレイヤーで構成される深いネットワークでは、精度が飽和状態になり、ある程度の劣化が発生する可能性があることです。 勾配の揺らぎが小さくなりすぎてすぐに役に立たなくなる「勾配の消失」と呼ばれる別の問題について話す人もいます。

ディープ残差ネットワークは、残差ブロックを使用してこれらの問題の一部を処理します。残差ブロックは、残差マッピングを利用して入力を保存します。 ディープレジデンシャルラーニングフレームワークを利用することで、エンジニアは特定のトレーニング課題を持つより深いネットワークを試すことができます。