Las redes residuales profundas, o "Deep ResNets" para abreviar, son un tipo de red neuronal convolucional (CNN) que fue introducido en 2015 por un equipo de investigadores de Microsoft Research. La idea clave detrás de las Deep ResNets es abordar el problema de la "desaparición de los gradientes" en las CNN muy profundas mediante la introducción de una conexión "residual" entre las capas de la red.
La arquitectura Deep ResNet ha demostrado ser muy eficaz para mejorar la precisión de los modelos de clasificación ImageNet, y se ha convertido en una opción popular para los profesionales del aprendizaje profundo.
¿Qué es la clasificación de imágenes ResNet?
La clasificación de imágenes ResNet es un método de clasificación de imágenes que utiliza redes neuronales residuales profundas (ResNets). Las ResNets son un tipo de red neuronal convolucional (CNN) diseñada para resolver el problema de la desaparición de los gradientes en las redes neuronales profundas. El nombre "ResNet" deriva del hecho de que la red hace uso de conexiones residuales, o atajos, entre sus capas.
El artículo original de ResNet, publicado en 2015, proponía un modelo con152 capas. Más tarde se demostró que este modelo era capaz de alcanzar una tasa de error de solo el 3,57% en el conjunto de datos ImageNet, que es un gran conjunto de datos que consta de más de 1 millón de imágenes.
Desde entonces se han propuesto varias variantes del modelo ResNet, siendo la más reciente el modelo ResNeXt, que ha demostrado superar al modelo ResNet original en el conjunto de datos ImageNet. ¿Es ResNet un tipo de CNN? ResNet (Convolutional Neural Network) es un tipo de CNN. Microsoft Research presentó ResNet en 2015 como una red de aprendizaje profundo. Esta CNN es capaz de comprender representaciones muy complejas utilizando atajos y conexiones de salto. ¿Es ResNet una CNN profunda? Sí, ResNet es una CNN profunda. De hecho, ResNet es una CNN muy profunda, con más de 100 capas. ¿Es ResNet un aprendizaje profundo? Sí, ResNet es un algoritmo de aprendizaje profundo. Fue desarrollado por investigadores de Microsoft Research en 2015, y ganó el reto de reconocimiento visual a gran escala de ImageNet en 2016. ¿Qué es el residuo en un modelo de aprendizaje automático? En un modelo de aprendizaje automático, los residuos son los errores entre los valores predichos y los valores reales. El residuo es la diferencia entre el valor observado y el valor predicho. En un modelo lineal, el residuo es la diferencia entre el valor observado y el valor predicho por el modelo. En un modelo no lineal, el residuo es la diferencia entre el valor observado y el valor predicho por la linealización del modelo en el punto observado.