Запись доказательств метода

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

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Таксономическая запись метода · 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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

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.