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EfficientNet

EfficientNet एक कन्волюशनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का परिवार है जिसे मिन्गक्सिंग तान और क्वोक वी. ले (Google Brain) ने ICML 2019 में प्रस्तुत किया था। यह एक एकल संयुक्त गुणांक (compound coefficient) का उपयोग करके नेटवर्क की गहराई (depth), चौड़ाई (width), और इनपुट रिज़ॉल्यूशन (input resolution) को व्यवस्थित रूप से सह-स्केल (co-scales) करता है, जिससे ResNet और Inception जैसे पूर्ववर्ती नेटवर्कों की तुलना में काफी कम पैरामीटर और FLOPs के साथ अत्याधुनिक (state-of-the-art) छवि वर्गीकरण सटीकता प्राप्त होती है।

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स्रोत

  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

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

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इनमें संदर्भित

ScholarGateEfficientNet (EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/efficientnet · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026