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谷歌开源缩放模型EfficientNets：ImageNet准确率创纪录，效率提高10倍
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下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：晓查 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI
最近，谷歌基于AutoML开发了EfficientNets，这是一种新的模型缩放方法。它在ImageNet测试中实现了84.1%的准确率，再次刷新了纪录。
虽然准确率只比之前最好的Gpipe提高了0.1%，但是模型更小更快，参数的数量和FLOPS都大大减少，效率提升了10倍！
开发EfficientNets是来自谷歌大脑的工程师Mingxing Tan和首席科学家Quoc V. Le，他们的文章《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networ
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