Привет привет! Прошедшая неделя была потрясающей, так много нового происходит и на личном уровне, есть чувство контроля и счастья 😇. Мне потребовалось более 10 лет мечтаний 😁 и воплощения жизни, которую я хочу.
Иногда путь, по которому мы идем, важнее конечной цели, и поэтому я назвал свой неудачный блог Путешествие.
Удивительно, но я снова начал мечтать!! Я знаю... Я знаю... это типично для меня 😉. За последние несколько недель, работая над проблемой обнаружения дипфейков, я столкнулся со многими методами и моделями машинного обучения; и, как мы все знаем, на данный момент я бы не отпустил!! Итак, я провел глубокое погружение в EfficientNets. ЯСС!😈
Начнем!!! Что такое EfficientNets!?
EfficientNets – это семейство архитектур нейронных сетей, которые были разработаны для достижения самой современной производительности при выполнении различных задач компьютерного зрения, будучи более эффективными в вычислительном отношении, чем традиционные модели нейронных сетей.
Архитектура EfficientNet была представлена в статье Mingxing Tan и Quoc V. Le под названием «EfficientNet: переосмысление масштабирования модели для сверточных нейронных сетей» в 2019 году.
С тех пор EfficientNets приобрели популярность и широко используются в приложениях компьютерного зрения.
Что ж, офк… визуальные эффекты архитектуры могли бы все изменить!! 🤗 (фотографическая память - вещь!🙃)
Ключевым нововведением архитектуры EfficientNet является использование составного метода масштабирования для балансировки числа параметров, FLOPS (операций с плавающей запятой в секунду ) и точность. Этот метод включает одновременное увеличение глубины, ширины и разрешения нейронной сети, что позволяет лучше найти компромисс между точностью и эффективностью. Авторы статьи показали, что EfficientNets достигают самых современных результатов в нескольких популярных эталонных тестах классификации изображений, таких как ImageNet, CIFAR-10 и CIFAR-100, и при этом значительно эффективнее других моделей.
Одним из основных преимуществ использования EfficientNets является их эффективность вычислений. Традиционные модели нейронных сетей требуют значительных вычислительных ресурсов, что затрудняет их развертывание на устройствах с низким энергопотреблением или в приложениях реального времени. С другой стороны, EfficientNets имеет меньшее количество параметров и может работать на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, таких как смартфоны, встроенные системы и устройства IoT. Это делает EfficientNets привлекательным выбором для различных приложений компьютерного зрения.
Сети EfficientNet хорошо подходят для трансферного обучения, поскольку они предварительно обучены на больших наборах данных, таких как ImageNet, что позволяет им изучать общие функции, которые можно применять к различным задачам компьютерного зрения.
Метод составного масштабирования, используемый в архитектуре EfficientNet, обеспечивает лучший баланс между точностью и эффективностью, в результате чего модели становятся более точными, чем традиционные модели, при этом используя меньше вычислительных ресурсов.
В заключение, продолжая исследования и разработки, EfficientNets, вероятно, продолжит продвигать современное состояние компьютерного зрения и машинного обучения. ЭТО ОГРОМНО!
