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!

Walaupun ia tidak dapat memberikan sambungan manusia dan intuisi ahli terapi terlatih, penyelidikan telah menunjukkan bahawa ramai orang selesa berkongsi kebimbangan dan kebimbangan mereka dengan bot AI yang agak tidak berwajah dan tanpa nama. Sama ada ini selalu baik saya

Kecerdasan Buatan (AI), satu dekad teknologi dalam pembuatan, merevolusikan industri runcit makanan. Dari keuntungan kecekapan berskala besar dan pengurangan kos kepada proses yang diselaraskan di pelbagai fungsi perniagaan, kesan AI adalah undeniabl

Mari kita bercakap mengenainya. Analisis terobosan AI yang inovatif ini adalah sebahagian daripada liputan lajur Forbes yang berterusan pada AI terkini termasuk mengenal pasti dan menjelaskan pelbagai kerumitan AI yang memberi kesan (lihat pautan di sini). Di samping itu, untuk comp saya

Mengekalkan imej profesional memerlukan kemas kini almari pakaian sekali -sekala. Walaupun membeli-belah dalam talian adalah mudah, ia tidak mempunyai kepastian percubaan secara peribadi. Penyelesaian saya? Peribadi yang berkuasa AI. Saya membayangkan pembantu AI yang mengendalikan pakaian selecti

Google Translate menambah fungsi pembelajaran bahasa Menurut Android Authority, App Expers AssembleDebug telah mendapati bahawa versi terbaru aplikasi Google Translate mengandungi mod ujian "amalan" baru yang direka untuk membantu pengguna meningkatkan kemahiran bahasa mereka melalui aktiviti yang diperibadikan. Ciri ini kini tidak dapat dilihat oleh pengguna, tetapi AssembleDebug dapat mengaktifkannya dan melihat beberapa elemen antara muka pengguna yang baru. Apabila diaktifkan, ciri ini menambah ikon topi tamat pengajian baru di bahagian bawah skrin yang ditandai dengan lencana "beta" yang menunjukkan bahawa ciri "amalan" akan dikeluarkan pada mulanya dalam bentuk eksperimen. Prompt pop timbul yang berkaitan menunjukkan "Amalan aktiviti yang disesuaikan untuk anda!", Yang bermaksud Google akan menjana disesuaikan

Penyelidik MIT sedang membangunkan Nanda, protokol web yang direka untuk agen AI. Pendek untuk ejen rangkaian dan AI yang terdesentralisasi, Nanda membina Protokol Konteks Model Anthropic (MCP) dengan menambahkan keupayaan Internet, membolehkan AI AGEN

Usaha terbaru Meta: Aplikasi AI untuk menyaingi chatgpt Meta, syarikat induk Facebook, Instagram, WhatsApp, dan Threads, melancarkan aplikasi berkuasa AI yang baru. Aplikasi mandiri ini, Meta AI, bertujuan untuk bersaing secara langsung dengan chatgpt Openai. Tuil

Menavigasi serangan AI Cyber yang semakin meningkat Baru-baru ini, Jason Clinton, Ciso untuk Anthropic, menggariskan risiko yang muncul yang terikat kepada identiti bukan manusia-sebagai komunikasi komunikasi ke mesin, melindungi "identiti" ini menjadi


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

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

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
