Как остаточные блоки помогают решать проблемы переобучения глубоких нейронных сетей?

Остаточные блоки помогают решать проблемы переобучения глубоких нейронных сетей несколькими способами:

• Упрощение задачи обучения. www.mql5.com Остаточные блоки позволяют каждому блоку сосредотачиваться на дополнении существующих данных, а не на выяснении всего, что касается ввода. www.mql5.com
• Облегчение потока градиентов. www.mql5.com Остаточные блоки предоставляют более короткие пути для обновления каждого слоя в сети. www.mql5.com Это приводит к более быстрому обучению и лучшей производительности по сравнению с неглубокими сетями. www.mql5.com
• Равномерное обучение по всем слоям. proproprogs.ru За счёт «обходного» пути градиент не будет затухать при распространении от последних слоёв к начальным. proproprogs.ru Таким образом, сеть, какой бы большой она ни была, будет обучаться равномерно по всем слоям. proproprogs.ru
• Сохранение информации в глубоких слоях. ai.stackexchange.com Остаточные соединения заставляют глубокие слои сохранять информацию, полученную на ранних уровнях сети. ai.stackexchange.com Это предотвращает потерю данных, предоставляя весам более широкий диапазон регулировки даже в очень глубоких слоях. ai.stackexchange.com
• Прогнозирование ансамблем. deepmachinelearning.ru Применение цепочки остаточных блоков позволяет получать результат, опираясь не на одну глубокую сеть, а задействуя целый ансамбль глубоких и неглубоких сетей. deepmachinelearning.ru Это делает прогноз более устойчивым и точным. deepmachinelearning.ru