EfficientNet
EfficientNet เป็นชุดของสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (convolutional neural network architectures) ที่นำเสนอโดย Mingxing Tan และ Quoc V. Le (Google Brain) ในงาน ICML 2019 ซึ่งได้ปรับขนาดความลึก ความกว้าง และความละเอียดของอินพุตของเครือข่ายอย่างเป็นระบบโดยใช้สัมประสิทธิ์ร่วม (compound coefficient) เพียงค่าเดียว ทำให้ได้ความแม่นยำในการจำแนกรูปภาพที่ล้ำสมัย (state-of-the-art) โดยใช้พารามิเตอร์และ FLOPs น้อยกว่าเครือข่ายก่อนหน้าอย่าง ResNet และ Inception อย่างมาก
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- MobileNetการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การค้นหาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- ResNet (เครือข่ายส่วนที่เหลือ)การเรียนรู้เชิงลึก↔ compare
- การเรียนรู้แบบถ่ายโอนการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare