Módszerbizonyíték rekord

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

Forrásrekord

A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Taxonómiai módszerrekord · 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

Teljes módszer megnyitása

Kurált állítások

Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.

Még nincsenek kurált állítások

Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.

Kapcsolódó módszerek

A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.

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.