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안녕하십니까,

보통 Residual block은 identity block과 conv block을 합쳐서 Residual block이라고 합니다.

강의 실습 코드에서 보시면 conv_block()과 identity_block() 이 연결되어서 Residual block이 됩니다.

예를 들어 아래는 Residual block을 만드는 코드 입니다.

x = conv_block(x, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='a', strides=(1, 1))

x = identity_block(x, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='b')

x = identity_block(x, 3, [64, 64, 256], stage=2, block='c')

Resnet_Practice.ipynb 강의 실습 코드를 참조해 보시면 좀 더 이해가 빠르실 것입니다.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jcy4023님.

Residual block과 Identity block은 ResNet 구조 내에서 혼용되는 용어이지만, 엄밀히 말하자면 차이가 있습니다. residual block은 ResNet의 기본 구성 요소로, 입력과 출력을 직접 비교하여 나머지 정보를 더하는 방식으로 작동합니다. identity block은 이 residual block의 일종으로, 입력이 변형 없이 출력으로 전달되는 경로(skipped connection)가 강하게 작용하는 특징을 가지고 있습니다. 주로 네트워크의 깊이가 깊어질 때 나타나는 기울기 소실 문제를 완화하는 데 사용됩니다.

아래 링크에서 유사한 질문과 답변을 확인할 수 있습니다:
- 안녕하세요 선생님! resnet 질문있습니다.

위의 답변에서는 identity block과 관련된 개념과 왜 모델의 성능을 유지하거나 향상시킬 수 있는지에 대한 설명을 얻을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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