EfficientNet
EfficientNet היא משפחה של ארכיטקטורות רשת קונבולוציוניות שהוצגה על ידי Mingxing Tan ו-Quoc V. Le (Google Brain) בכנס ICML 2019, אשר מבצעת סקיילינג שיטתי של עומק הרשת, רוחבה ורזולוציית הקלט באמצעות מקדם יחיד (compound coefficient), ומשיגה דיוק סיווג תמונה מתקדם (state-of-the-art) תוך שימוש במספר פרמטרים ופעולות FLOPs נמוכים משמעותית בהשוואה לרשתות קודמות כגון ResNet ו-Inception.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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: רשתות קונבולוציה יעילות למחשוב ראייה ניידלמידה עמוקה↔ compare
- חיפוש ארכיטקטורות נוירוניותלמידה עמוקה↔ compare
- ResNet (רשת שיורית)למידה עמוקה↔ compare
- Transfer Learningלמידת מכונה↔ compare