EfficientNet
EfficientNet este o familie de arhitecturi de rețele neuronale convoluționale introduse de Mingxing Tan și Quoc V. Le (Google Brain) la ICML 2019, care scalează sistematic profunzimea, lățimea și rezoluția de intrare ale rețelei folosind un singur coeficient compus, obținând o acuratețe de clasificare a imaginilor de ultimă generație cu semnificativ mai puțini parametri și FLOPs decât rețelele anterioare, cum ar fi ResNet și Inception.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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: Rețele Neuronale Convoluționale Eficiente pentru Viziune MobilăÎnvățare profundă↔ compare
- Căutarea Arhitecturilor NeuronaleÎnvățare profundă↔ compare
- ResNet (Rețea Reziduală)Învățare profundă↔ compare
- Învățare prin transferÎnvățare automată↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →