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| __NOTOC__
| | #REDIRECTION [[Connexion résiduelle]] |
| == Domaine ==
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| [[Category:Vocabulary]]Vocabulary<br> | |
| [[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
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| [[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond<br>
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| [[Category:Coulombe]]Coulombe<br>
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| == Définition ==
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| Dans un réseau de neurones profond constitué de plusieurs couches de neurones, une connexion saute-couche est une connexion qui saute par dessus une ou plusieurs couches de neurones.
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| == Français ==
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| Choisissez parmi ces termes proposés :
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| connexion saute-couche
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| saute-couche
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| connexion saut de couches
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| saut de couches
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| connexion saute-mouton
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| connexion résiduelle
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| </poll>
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| <h3>Discussion:</h3>
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| Pour le moment, le terme privilégié est «connexion saute-couche».
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| == Anglais ==
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| === residual connection ===
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| === [[skip connection]] ===
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| ResNet and its constituent residual blocks draw their names from the ‘residual’—the difference between the predicted and target values. The authors of ResNet used residual learning of the form H(x) = F(x) + x. Simply, this means that even in the case of no residual, F(x)=0, we would still preserve an identity mapping of the input, x. The resulting learned residual allows our network to theoretically do no worse (than without it).
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