Dossier de preuve de méthode

EfficientNet

EfficientNet is a family of convolutional neural network architectures introduced by Mingxing Tan and Quoc V. Le (Google Brain) at ICML 2019 that systematically co-scales network depth, width, and input resolution using a single compound coefficient, achieving state-of-the-art image classification accuracy with substantially fewer parameters and FLOPs than prior networks such as ResNet and Inception.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Dossier de méthode taxonomique · ml-model / deep-learning

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. · URL
Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. · ISBN 978-0-262-03561-3

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Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Same method familyMobileNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNeural Architecture Searchmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyResNetmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyTransfer Learningmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.