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EfficientNet：通过模型效率彻底改变深度学习
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2023-11-17 09:50:39
EfficientNet：通过模型效率彻底改变深度学习-CSDN博客
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的完整细节
↑ 点击蓝字关注视学算法作者丨Vardan Agarwal、ronghuaiyang（译）来源丨AI公园编辑丨极市平台极市导读本文介绍了一种高效的网络
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Net，并...
【
深度学习
】一文读懂E
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Net
作者丨Vardan Agarwal、ronghuaiyang（译） 来源丨AI公园 编辑丨极市平台导读本文介绍了一种高效的网络
模型
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Net，并分析了E
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cient
Net B0 至B7的网络结构之间的差异。我在一个Kaggle竞赛中翻阅notebooks，发现几乎每个人都在使用E
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Net 作为他们的主干，而我之前从未听说过这个。谷歌AI在这篇文...
深度学习
模型
科普：架构、原理与应用
深度学习
已经
彻底改变
了人工智能的发展方向，从CNN到RNN再到Transformer，每一次架构创新都带来了性能的巨大飞跃。随着算法、数据和计算能力的不断进步，
深度学习
将继续在各个领域创造新的可能性。然而，我们也面临着
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可解释性、数据隐私、伦理等挑战。未来的发展将更加注重
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的高效、通用和可信赖性，使
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真正成为推动人类进步的强大工具。
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与大
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综述
本文综述了
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的过去、现在、未来，探究其在各个领域的技术进展和应用现状。首先介绍
深度学习
的基本原理和发展历程，分析概述
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基本
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，重点探讨深度神经网络的结构、训练方法以及优化技术，对前馈神经网络、反馈神经网络以及双向神经网络的代表性深度神经网络
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进行分析，解释其原理以及特性。随后，介绍现今涌现和流行的大
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的特点和优势，包括参数数量的增加、
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规模的扩展以及计算资源的需求，详细介绍在各个领域各公司研究的大
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】谷歌工程师万字好文：我们为何追求高性能
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原文：High Performance Deep Learning作者：Gaurav Menghani（谷歌研究院 | 软件工程师）译者：青苹果
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从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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从事图像处理和人工智能十年以上，从事人工智能教学7年以上；擅长数学，能熟练应用泛函分析、随机过程、逼近论、射影几何等数学理论。
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