EfficientNet
EfficientNet je rodina architektúr konvolučných neurónových sietí, ktorú predstavili Mingxing Tan a Quoc V. Le (Google Brain) na ICML 2019. Systematicky spoločne škáluje hĺbku, šírku a vstupné rozlíšenie siete pomocou jediného zloženého koeficientu, čím dosahuje špičkovú presnosť klasifikácie obrazu s podstatne menším počtom parametrov a operácií FLOPs ako predchádzajúce siete, napríklad ResNet a Inception.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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: Efektívne konvolučné neurónové siete pre mobilné videnieHlboké učenie↔ compare
- Neúrové vyhľadávanie architektúryHlboké učenie↔ compare
- ResNet (reziduálna sieť)Hlboké učenie↔ compare
- Prenosové učenieStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →