Atualizado em 21/10/2026: verbete refeito: definição curta com fonte, exemplo e termos relacionados; saiu o texto genérico anterior. Como conferimos os dados
A ResNet (residual network, rede residual) é uma arquitetura de rede neural apresentada em 2015 por Kaiming He e coautores. A ideia central é o bloco residual: em vez de cada grupo de camadas aprender a transformação inteira, ele aprende só a diferença (o resíduo) em relação à entrada, que é somada de volta por um atalho (shortcut).
Por que importa
Redes muito profundas eram difíceis de treinar: acrescentar camadas podia piorar o resultado. Com os atalhos, a ResNet chegou a 152 camadas e ganhou o primeiro lugar na classificação do desafio ImageNet (ILSVRC) de 2015, com 3,57% de erro.
Exemplo do bloco
Se a entrada de um bloco é x e as camadas do bloco calculam F(x), a saída é F(x) + x. Se o melhor for não mudar nada, basta o bloco aprender F(x) perto de zero.
Termos relacionados
Fontes (conferidas em 02/10/2026): He et al.: Deep Residual Learning for Image Recognition (arXiv)