JavaShuo
欄目
標籤
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 論文筆記
時間 2021-01-02
標籤
目標檢測
简体版
原文
原文鏈接
前言 對卷積網絡進行放大可以獲得更好的精度,但這一過程還未被完全理解,目前通用的幾種方式是放大卷積網絡的深度、寬度和分辨率,並且通常只放大這三個維度中的一種。雖然任意放大兩個或三個維度也是可行的,但這需要繁瑣的人工調參,並且可能不能達到最優的精度和效率。 本文研究了放大卷積網絡這一過程,關注了一個核心問題:是否存在一個原則性的方法來放大卷積網絡,從而能夠達到更好的精度和效率? 本文的實驗表明平衡網
>>阅读原文<<
相關文章
1.
#Paper Reading# EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
2.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks(2019)
3.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
4.
[ICML19]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
5.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (2019)論文筆記
6.
論文筆記:EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
7.
Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks(論文筆記)
8.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks-文獻閱讀筆記
9.
論文閱讀:EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
10.
[論文解讀]ICML 2019|EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
更多相關文章...
•
ASP.NET Razor - 標記
-
ASP.NET 教程
•
Scala for循環
-
Scala教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
論文筆記
networks
efficientnet
scaling
rethinking
convolutional
neural
model
論文
論文閱讀筆記
MyBatis教程
PHP教程
MySQL教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
2.
Smarter, Not Harder
3.
mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
4.
查看文件中關鍵字前後幾行的內容
5.
XXE萌新進階全攻略
6.
Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
7.
zabbix5.0通過agent監控winserve12
8.
IT行業UI前景、潛力如何?
9.
Mac Swig 3.0.12 安裝
10.
Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理,它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
#Paper Reading# EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
2.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks(2019)
3.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
4.
[ICML19]EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
5.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (2019)論文筆記
6.
論文筆記:EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
7.
Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks(論文筆記)
8.
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks-文獻閱讀筆記
9.
論文閱讀:EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
10.
[論文解讀]ICML 2019|EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
>>更多相關文章<<