Architecture RES NET : principes, avantages et limites en pratique

En 2015, la victoire de ResNet-50 au concours ImageNet a bouleversé les méthodes classiques d’entraînement des réseaux de neurones profonds. L’ajout de connexions résiduelles, loin de complexifier l’apprentissage, a permis d’atteindre des profondeurs inédites sans dégrader les performances. Ce mécanisme, pourtant simple dans sa formulation, a transformé la perception du surapprentissage dans les architectures profondes.

ResNet-50 s’est imposé comme une …

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