EfficientNet
EfficientNet — это семейство сверточных нейронных сетей, представленное Минсином Таном и Куок В. Ле (Google Brain) на конференции ICML 2019. Оно систематически масштабирует глубину сети, ширину и разрешение входных данных с помощью единого составного коэффициента, достигая передовой точности классификации изображений при значительно меньшем количестве параметров и операций FLOPs по сравнению с предыдущими сетями, такими как ResNet и Inception.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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: Эффективные свёрточные нейронные сети для мобильного зренияГлубокое обучение↔ compare
- Нейросетевой поиск архитектурГлубокое обучение↔ compare
- ResNet (Остаточная сеть)Глубокое обучение↔ compare
- Перенос обученияМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →