EfficientNet
EfficientNet on konvolutsiooniliste närvivõrkude arhitektuuride perekond, mille tutvustasid Mingxing Tan ja Quoc V. Le (Google Brain) ICML 2019 konverentsil. See skaalib süsteemselt võrgu sügavust, laiust ja sisendresolutsiooni ühtse liitkoefitsiendi abil, saavutades tipptasemel pildiklassifikatsiooni täpsuse, kasutades oluliselt vähem parameetreid ja FLOP-e kui varasemad võrgud, nagu ResNet ja Inception.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- MobileNet: Efektiivsed konvolutsioonilised neurovõrgud mobiilse nägemise jaoksSüvaõpe↔ compare
- Neuraalarhitektuuri otsingSüvaõpe↔ compare
- ResNet (Residual Network)Süvaõpe↔ compare
- ÜlekandeõpeMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →