EfficientNet
EfficientNet é uma família de arquiteturas de redes neurais convolucionais introduzida por Mingxing Tan e Quoc V. Le (Google Brain) na ICML 2019, que escala sistematicamente a profundidade, largura e resolução de entrada da rede usando um único coeficiente composto, alcançando precisão de classificação de imagem de ponta com substancialmente menos parâmetros e FLOPs do que redes anteriores como ResNet e Inception.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/efficientnet
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