EfficientNet ialah struktur rangkaian saraf konvolusi yang cekap dan berskala dengan penskalaan model automatik. Idea teras adalah untuk meningkatkan prestasi model dengan meningkatkan kedalaman, lebar dan resolusi rangkaian berdasarkan struktur rangkaian asas yang cekap. Berbanding dengan proses membosankan melaraskan struktur rangkaian secara manual, kaedah ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan ketepatan model, tetapi juga mengelakkan kerja yang tidak perlu. Melalui kaedah penskalaan model automatik, EfficientNet boleh melaraskan saiz rangkaian secara automatik mengikut keperluan tugas, supaya model boleh mencapai hasil yang lebih baik dalam senario yang berbeza. Ini menjadikan EfficientNet struktur rangkaian saraf yang sangat praktikal yang boleh digunakan secara meluas dalam pelbagai tugas dalam bidang penglihatan komputer.
Struktur model EfficientNet adalah berdasarkan tiga komponen utama: kedalaman, lebar dan resolusi. Kedalaman merujuk kepada bilangan lapisan dalam rangkaian, manakala lebar merujuk kepada bilangan saluran dalam setiap lapisan. Resolusi merujuk kepada saiz imej input. Dengan mengimbangi ketiga-tiga komponen ini, kita dapat memperoleh model yang cekap dan tepat.
EfficientNet menggunakan blok lilitan ringan, dipanggil blok MBConv, sebagai struktur rangkaian asasnya. Blok MBConv terdiri daripada tiga bahagian: lilitan 1x1, lilitan boleh pisah dalam berskala dan lilitan 1x1. Konvolusi 1x1 digunakan terutamanya untuk melaraskan bilangan saluran, manakala lilitan boleh dipisahkan dalam digunakan untuk mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter. Dengan menyusun berbilang blok MBConv, struktur rangkaian asas yang cekap boleh dibina. Reka bentuk ini membolehkan EfficientNet mempunyai saiz model yang lebih kecil dan kerumitan pengiraan sambil mengekalkan prestasi tinggi.
Dalam EfficientNet, kaedah penskalaan model boleh dibahagikan kepada dua langkah utama. Pertama, struktur rangkaian asas diperbaiki dengan meningkatkan kedalaman, lebar dan resolusi rangkaian. Kedua, ketiga-tiga komponen tersebut diseimbangkan dengan menggunakan faktor penskalaan komposit. Faktor penskalaan komposit ini termasuk faktor penskalaan kedalaman, faktor penskalaan lebar dan faktor penskalaan resolusi. Faktor penskalaan ini digabungkan melalui fungsi komposit untuk mendapatkan faktor penskalaan akhir, yang digunakan untuk melaraskan struktur model. Dengan cara ini, EfficientNet boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan model sambil mengekalkan prestasi model.
Model EfficientNet boleh dinyatakan sebagai EfficientNetB{N} mengikut saiznya, di mana N ialah integer yang digunakan untuk mewakili skala model. Terdapat korelasi positif antara saiz model dan prestasi, iaitu lebih besar model, lebih baik prestasinya. Walau bagaimanapun, apabila saiz model meningkat, kos pengiraan dan penyimpanan juga meningkat dengan sewajarnya. Pada masa ini, EfficientNet menyediakan tujuh model dengan saiz yang berbeza dari B0 hingga B7 Pengguna boleh memilih saiz model yang sesuai mengikut keperluan tugas tertentu.
Selain struktur rangkaian asas, EfficientNet juga menggunakan beberapa teknologi lain untuk meningkatkan prestasi model. Yang paling penting ialah fungsi pengaktifan Swish, yang mempunyai prestasi yang lebih baik daripada fungsi pengaktifan ReLU yang biasa digunakan. Di samping itu, EfficientNet juga menggunakan teknologi DropConnect untuk mengelakkan overfitting dan teknologi standardisasi untuk meningkatkan kestabilan model.
Atas ialah kandungan terperinci Struktur rangkaian yang cekap: EfficientNet. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

二元神经网络(BinaryNeuralNetworks,BNN)是一种神经网络,其神经元仅具有两个状态,即0或1。相对于传统的浮点数神经网络,BNN具有许多优点。首先,BNN可以利用二进制算术和逻辑运算,加快训练和推理速度。其次,BNN减少了内存和计算资源的需求,因为二进制数相对于浮点数来说需要更少的位数来表示。此外,BNN还具有提高模型的安全性和隐私性的潜力。由于BNN的权重和激活值仅为0或1,其模型参数更难以被攻击者分析和逆向工程。因此,BNN在一些对数据隐私和模型安全性有较高要求的应用中具

在时间序列数据中,观察之间存在依赖关系,因此它们不是相互独立的。然而,传统的神经网络将每个观察看作是独立的,这限制了模型对时间序列数据的建模能力。为了解决这个问题,循环神经网络(RNN)被引入,它引入了记忆的概念,通过在网络中建立数据点之间的依赖关系来捕捉时间序列数据的动态特性。通过循环连接,RNN可以将之前的信息传递到当前观察中,从而更好地预测未来的值。这使得RNN成为处理时间序列数据任务的强大工具。但是RNN是如何实现这种记忆的呢?RNN通过神经网络中的反馈回路实现记忆,这是RNN与传统神经

模糊神经网络是一种将模糊逻辑和神经网络结合的混合模型,用于解决传统神经网络难以处理的模糊或不确定性问题。它的设计受到人类认知中模糊性和不确定性的启发,因此被广泛应用于控制系统、模式识别、数据挖掘等领域。模糊神经网络的基本架构由模糊子系统和神经子系统组成。模糊子系统利用模糊逻辑对输入数据进行处理,将其转化为模糊集合,以表达输入数据的模糊性和不确定性。神经子系统则利用神经网络对模糊集合进行处理,用于分类、回归或聚类等任务。模糊子系统和神经子系统之间的相互作用使得模糊神经网络具备更强大的处理能力,能够

FLOPS是计算机性能评估的标准之一,用来衡量每秒的浮点运算次数。在神经网络中,FLOPS常用于评估模型的计算复杂度和计算资源的利用率。它是一个重要的指标,用来衡量计算机的计算能力和效率。神经网络是一种复杂的模型,由多层神经元组成,用于进行数据分类、回归和聚类等任务。训练和推断神经网络需要进行大量的矩阵乘法、卷积等计算操作,因此计算复杂度非常高。FLOPS(FloatingPointOperationsperSecond)可以用来衡量神经网络的计算复杂度,从而评估模型的计算资源使用效率。FLOP

RMSprop是一种广泛使用的优化器,用于更新神经网络的权重。它是由GeoffreyHinton等人在2012年提出的,并且是Adam优化器的前身。RMSprop优化器的出现主要是为了解决SGD梯度下降算法中遇到的一些问题,例如梯度消失和梯度爆炸。通过使用RMSprop优化器,可以有效地调整学习速率,并且自适应地更新权重,从而提高深度学习模型的训练效果。RMSprop优化器的核心思想是对梯度进行加权平均,以使不同时间步的梯度对权重的更新产生不同的影响。具体而言,RMSprop会计算每个参数的平方

深度学习在计算机视觉领域取得了巨大成功,其中一项重要进展是使用深度卷积神经网络(CNN)进行图像分类。然而,深度CNN通常需要大量标记数据和计算资源。为了减少计算资源和标记数据的需求,研究人员开始研究如何融合浅层特征和深层特征以提高图像分类性能。这种融合方法可以利用浅层特征的高计算效率和深层特征的强表示能力。通过将两者结合,可以在保持较高分类准确性的同时降低计算成本和数据标记的要求。这种方法对于那些数据量较小或计算资源有限的应用场景尤为重要。通过深入研究浅层特征和深层特征的融合方法,我们可以进一

模型蒸馏是一种将大型复杂的神经网络模型(教师模型)的知识转移到小型简单的神经网络模型(学生模型)中的方法。通过这种方式,学生模型能够从教师模型中获得知识,并且在表现和泛化性能方面得到提升。通常情况下,大型神经网络模型(教师模型)在训练时需要消耗大量计算资源和时间。相比之下,小型神经网络模型(学生模型)具备更高的运行速度和更低的计算成本。为了提高学生模型的性能,同时保持较小的模型大小和计算成本,可以使用模型蒸馏技术将教师模型的知识转移给学生模型。这种转移过程可以通过将教师模型的输出概率分布作为学生

SqueezeNet是一种小巧而精确的算法,它在高精度和低复杂度之间达到了很好的平衡,因此非常适合资源有限的移动和嵌入式系统。2016年,DeepScale、加州大学伯克利分校和斯坦福大学的研究人员提出了一种紧凑高效的卷积神经网络(CNN)——SqueezeNet。近年来,研究人员对SqueezeNet进行了多次改进,其中包括SqueezeNetv1.1和SqueezeNetv2.0。这两个版本的改进不仅提高了准确性,还降低了计算成本。SqueezeNetv1.1在ImageNet数据集上的精度


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
