ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme
Kaybolan gradyanları aşan artıklar.
ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Daha Derin Ağlar Kötüleşti
Şaşırtıcı biçimde, belirli bir noktadan sonra sade ağlar derinleştikçe daha kötü eğitildi. Daha fazla katmanın zarar vermemesi gerekirdi, fakat verdi. Bir şeyler bozulmuştu.
Asıl Suçlu
Çok sayıda katmandan geriye doğru akarken gradyanlar küçüldü; bu sorun kaybolan gradyanlar olarak adlandırılır. Derin ağlar öğrenmeyi bıraktı.
Atlama Bağlantısı
ResNets'in çözümü zariftir: girdinin bir bloğun üzerinden atlayıp kendisini çıkışa eklemesini sağlayan bir kestirme bağlantı eklemek.
Artığı Öğrenme
Her blok, tam eşlemeyi öğrenmek yerine yalnızca artığı, yani girdinin üzerine eklenecek küçük değişikliği öğrenir.
Olduğu Gibi Kalmak Kolaydır
Bir blok yararlı değilse yalnızca sıfırları öğrenip girdiyi doğrudan geçirebilir. Hiçbir şey yapmamak zahmetsiz hâle gelir.
Bir Gradyan Otoyolu
Kestirme bağlantı, gradyanlara geriye doğru ilerlemek için temiz bir yol sağlar; böylece çok derin ağlar bile öğrenmeye devam eder.
Artık Bloğu
Bir blok bazı katmanları hesaplar ve ardından özgün girdiyi geri ekler. Tek bir toplama işlemi bütün hilenin özüdür.
def forward(self, x):
out = self.conv_layers(x)
return self.relu(out + x)Çok Derine İnmek
Kestirme bağlantılar sayesinde ResNet 50, 101 ve hatta 152 katmanla eğitildi ve 2015 ImageNet yarışmasını kazandı. Derinlik sonunda karşılığını verdi.
Darboğaz Bloğu
Daha derin ResNets, hesaplama maliyetini azaltırken ifade gücünü korumak için 1x1, 3x3, 1x1 darboğazını kullanır.
Her Yerde Özdeşlik
Bu artık fikri görüntü işlemeyi çok aşan bir alana yayıldı. Transformer'lar ve birçok modern ağ aynı özdeşlik kestirme bağlantısına dayanır.
Küçük Bir ResNet Bloğu
Temel yapıyı birkaç satırda çizebilirsiniz: evrişim uygulayın, ardından etkinleştirmeden önce girdiyi geri ekleyin. Yapısı şöyledir.
out = bn(conv(x))
out = relu(out + x) # the skip connectionHızlı Kontrol
Atlama bağlantısının gerçekte ne sağladığına odaklanın.
Özet: Kestirme Bağlantılar Kazanır
ResNets'in atlama bağlantıları, blokların artık değerleri öğrenmesini sağlayarak aşırı derinlikteki ağların eğitilebilir olmasını sağladı. Tek bir toplama işlemi her şeyi değiştirdi. Harika ilerleme!
Yapay zeka eğitmeniyle Python öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 30
- Dersler
- 120
Sıkça Sorulan Sorular
“ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme” dersinde ne öğreneceğim?
Kaybolan gradyanları aşan artıklar. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- LeNet ve AlexNet: İlk Başarılar
- VGG: Küçük Filtre Yığınları
- ResNet: Atlamalı Bağlantılarla Derinleşme
- torchvision Modellerini Yükleme