मोबाइलनेट: मोबाइल विज़न के लिए कुशल कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क
मोबाइलनेट (MobileNet) 2017 में गूगल में हॉवर्ड एट अल. द्वारा प्रस्तुत हल्के कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर का एक परिवार है। इसे मोबाइल उपकरणों और सीमित कम्प्यूटेशनल बजट वाले एम्बेडेड सिस्टम पर सीधे इमेज क्लासिफिकेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और अन्य विज़न कार्यों को चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मानक कनवल्शन को डेप्थवाइज़ सेपरेबल कनवल्शन (depthwise separable convolutions) से बदलकर और दो ग्लोबल हाइपरपैरामीटर (global hyperparameters) को उजागर करके, मोबाइलनेट प्रतिस्पर्धी सटीकता बनाए रखते हुए मल्टीप्लाई-ऐड ऑपरेशंस (multiply-add operations) और मॉडल के आकार को नाटकीय रूप से कम करता है।
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स्रोत
- Howard, A. G., et al. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). MobileNet (Efficient Mobile CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/mobilenet
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