LI-005 Deep Residual Network (DRN) は、2015年に Microsoft Research の Kaiming He らによって提案された一種類の深層学習ネットワークです。このネットワークは、前の層からの信号を大きく変化させないように設計されており、これにより、深くて複雑なネットワークでも、入力からの情報が伝播することが可能になります。DRN は、残差連結(residual connections)と呼ばれる特殊な接続を使用して、この問題を解決しています。残差連結は、前の層からの信号を直接次の層に流し込むことで、ネットワークの深さを増やすことができます。 DRN は、画像識別の領域で非常に効果的であり、2015年のILSVRC(ImageNet レジェンダリー視覚認知コンペティション)で優勝しました。このネットワークは、その後、深層学習の研究と応用において重要な位置を占めており、現在では、より大きなネットワークであるResNet 101やResNet 152などの拡張版が知られています。
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118 分平均の長さ
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