EfficientNet
EfficientNet je porodica konvolucionalskih neuronskih mrežnih arhitektura koju su predstavili Mingxing Tan i Quoc V. Le (Google Brain) na ICML 2019, a koja sistematski ko-skalira dubinu, širinu i rezoluciju ulaza koristeći jedinstveni složeni koeficijent, postižući najsavremeniju tačnost klasifikacije slika sa znatno manje parametara i FLOPs-a nego prethodne mreže kao što su ResNet i Inception.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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: Ефикасни конволуциони неуронски мреже за мобилску визијуDuboko učenje↔ compare
- Pretraga neuronske arhitektureDuboko učenje↔ compare
- ResNet (Rezidualna Mreža)Duboko učenje↔ compare
- Transferno učenjeMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →