EfficientNet
EfficientNet — це сімейство архітектур згорткових нейронних мереж, представлене Мінсін Таном та Куок В. Ле (Google Brain) на конференції ICML 2019, яке систематично масштабує глибину, ширину мережі та роздільну здатність вхідних даних за допомогою єдиного складеного коефіцієнта, досягаючи найвищої точності класифікації зображень за значно меншої кількості параметрів та операцій FLOPs порівняно з попередніми мережами, такими як ResNet та Inception.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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: Ефективні згорткові нейронні мережі для мобільного зоруГлибоке навчання↔ compare
- Нейронний пошук архітектурГлибоке навчання↔ compare
- ResNet (Residual Network)Глибоке навчання↔ compare
- Трансферне навчанняМашинне навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →