Google EfficientNet пропонує до 10-кратного підвищення ефективності аналізу зображень

Google заслужив репутацію витіснення нових технологій інтелектуальної власності та модернізації у дивовижному темпі, а їхнє оголошення EfficientNet служить останнім прикладом. Використовуючи свою роботу з AutoML, вчені Google застосували метод масштабування, що забезпечує до десятикратного збільшення ефективності мережі.
Компанія пише: «Звичайна практика масштабування моделі полягає в тому, щоб довільно збільшувати глибину або ширину CNN, або використовувати більшу роздільну здатність вхідного зображення для навчання і оцінки. Хоча ці методи підвищують точність, вони зазвичай вимагають напруженого ручного налаштування, і до цих пір часто дають субоптимальну продуктивність. Що робити, якщо замість цього ми можемо знайти більш принциповий метод розширення CNN, щоб отримати кращу точність і ефективність?

Інженер Google Mingxing Tan пояснює нову розробку:
На відміну від звичайних підходів, які довільно масштабують мережеві розміри, такі як ширина, глибина і дозвіл, наш метод рівномірно масштабує кожне вимірювання за допомогою фіксованого набору коефіцієнтів масштабування. Працюючи на цьому новому методі масштабування і нещодавній прогрес в AutoML, ми розробили сімейство моделей, які називаються EfficientNets, які перевершують [sic] сучасну точність до 10 разів краще (менше і швидше).
Ці мережі добре підходять для таких завдань, як класифікація зображень і розпізнавання осіб, які надають переваги для високих сценаріїв використання, а також використання більш точних і ефективних моделей в мобільних технологіях. Як і більшість AI такого роду, EfficientNet використовує попередньо навчені CNN (згорткові нейронні мережі), призначені для виконання завдань, пов'язаних із зображенням, як базової мережі. Ці базові мережі можуть навчатися з ряду більш узагальнених візуальних наборів даних, щоб забезпечити більш швидке створення більш конкретних моделей з обмеженими навчальними даними.
Незважаючи на те, що стандартний процес довільного масштабування все ще дає функціональні результати, EfficientNet спочатку проводить пошук в мережі базової мережі для визначення взаємозв'язків між різними розмірами масштабування мережі (наприклад, шириною і висотою), враховуючи розмір моделі та доступні обчислювальні ресурси. Потім EfficientNet масштабує базову мережу на основі цієї оцінки. Результати первинного тестування в більшості випадків свідчать про більш високий рівень точності та швидкості.

EfficientNet також виступала виключно добре з більш ніж половиною з восьми найбільш часто використовуваних наборів даних зображень, таких як CIFAR-100 (91,7%) і Flowers (98,8%). Оскільки цей новий метод може значно покращити завдання комп'ютерного зору, Google має відкритий EfficientNet з доступом через GitHub.
Враховуючи, що моделі розпізнавання зображень мають певну репутацію для створення дивних помилок, EfficientNet може допомогти пом'якшити цю проблему, оскільки розробники AI використовують останні зусилля Google.
Читати далі

Cyberpunk 2077: CDPR «вибачається» за випуск непрацюючої гри, пропонує відшкодування
Версія для PS4 та Xbox One S для Cyberpunk 2077 настільки погана, що компанія зараз пропонує відшкодування. Ми рекомендуємо гравцям консолі останнього покоління взяти їх на себе, а не чекати.

Sony витягує Cyberpunk 2077 та пропонує відшкодування; CDPR ввів в оману інвесторів у жовтні
Sony оголосила, що витягне Cyberpunk 2077 із магазину PlayStation і присудить відшкодування всім, хто їх хоче. Тим часом, події минулого тижня засвідчили, що CD Projekt Red ввів інвесторів в оману щодо стану гри, коли оголосив про останню тритижневу затримку в жовтні 2020 року.

Нова дошка Beagle пропонує двоядерний RISC-V, призначений для програм AI
Бюджетне обладнання RISC-V вже в дорозі, і це набагато доступніше, ніж будь-що, що ми бачили в минулому, з достатньою потужністю центрального процесора, щоб любитель міг щось з ним зробити. Пізніші моделі можуть конкурувати з чіпами, такими як Raspberry Pi, хоча, ймовірно, за дорожче.

У повідомленні Leaked Memo LG пропонує вийти зі ринку смартфонів
Меморандум, який розповсюджується LG, декларує, що важкий вибір необхідний після втрат у розмірі 4,5 мільярда доларів за останні п’ять років. У записці перелічено декілька можливих напрямків дій, включаючи кінець мобільного бізнесу LG.