Machine learning

EfficientNet

EfficientNet هي عائلة من معماريات الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) التي قدمها Mingxing Tan و Quoc V. Le (Google Brain) في مؤتمر ICML 2019، والتي تقوم بتوسيع عمق الشبكة وعرضها ودقة الإدخال بشكل منهجي باستخدام معامل مركب واحد، مما يحقق دقة تصنيف صور متطورة بأقل بكثير من المعلمات والعمليات الحسابية (FLOPs) مقارنة بالشبكات السابقة مثل ResNet و Inception.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Tan, M. & Le, Q. V. (2019). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), PMLR 97, 6105–6114. link
  2. Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/efficientnet

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateEfficientNet (EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/efficientnet · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026