討論:殘差神經網絡

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哪一種深度學習模型在2015年的ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中奪冠？
殘差神經網絡條目由Perimeter Chou（討論 | 貢獻）提名，其作者為Perimeter Chou（討論 | 貢獻），屬於「computer」類型，提名於2024年1月27日 09:23 (UTC)。
- ~~(＋)支持~~及我是第一次知道中文名稱orz--PaintWoodSt（留言） 2024年1月27日 (六) 20:19 (UTC)回覆
- (－)反對不精通該領域的翻譯。舉例如「identity mapping」被翻譯為「身份映射」，這裏identity顯然不是「身份」的意思，而是「identical」的意思，意為「完全相同的/恆等」，數學上是f(x)=x，即網絡的輸入輸出完全相同。又如「輸入輸出尺寸」，dimension是向量空間的維數，不應該說成「尺寸」。再者，normalization有翻譯成「規範化」的，有翻譯成「歸一化」，如殘差神經網絡#預激活殘差塊這節。又如殘差神經網絡#背景介紹翻譯成「疊加3x3卷積層」，卷積層(convolution layer)的維度顯然不止這麼小，3x3的是指卷積核（convolution filter/kernel）。還有像英文中的「operation」，在語境下顯然為「運算」，而不是「操作」。--桃花影落飛神劍（留言） 2024年1月27日 (六) 20:31 (UTC)回覆