Wassup йо! готовы к сочным выводам на EfficientNets? (яй-яй). Я должен сказать вам, ребята, что EfficientNets была очень эффективной на прошлой неделе. Я был в восторге, но часть чтения литературы сводит меня с ума.
Ты знаешь, как это бывает. 🤭
Я углубился и обнаружил, что существует всего 8 версий OG, начиная с B0 и заканчивая B7. Итак, по сути, EfficientNets — это семейство моделей машинного обучения, основанных на новом методе масштабирования, который равномерно масштабирует все измерения глубины/ширины/разрешения с использованием составного коэффициента. Отличная идея, правда!?
Вам может быть интересно, как это выглядит? Не волнуйся, я тебя прикрыл. См. приведенную ниже диаграмму архитектуры EfficientNets:
Итак, когда у вас есть базовая модель, вам нужно масштабировать ее с помощью составного коэффициента для всех трех измерений. Теперь у вас есть первая версия EfficientNet-Call It Awesome-1.0.
лол Если вы хотите быть ученым в этом, тогда вам сюда: Код EfficientNets
Не судите меня, я работал с дедлайном в голове, поэтому я взял предварительно обученные EfficientNets и сразу же сформулировал свои черновые вопросы исследования. Это важный первый шаг к диссертации, когда вы можете сузить проблему до простых вопросов. Это очень умно с моей стороны, чтобы создавать исследовательские вопросы, честно! Я не ожидал этого раньше, чем через много недель после написания диссертации.
Я решил сосредоточиться на двух EfficientNets B4 и B7. Вот и все. Почему? Потому что у них самая современная точность 84,3% на ImageNet. Я хочу знать, конкурируют ли две лучшие модели друг с другом, используя последние наборы данных дипфейков, и насколько хорошо они будут работать. (просто интересно 😺)
Итог:
Изменения в обучающих наборах данных сильно повлияют на производительность моделей.
Уф... так много EfficientNets и такое крошечное фокусное окно моего мозга.🙃
Мой план на следующую неделю состоит в том, чтобы сформировать исследовательские вопросы с точки зрения количественного исследования; то, что я могу измерить и оценить. Я знаю, я знаю... Снова неизведанные воды. 🥲
Догоняйте….о..что привело меня (Жасмин Бхарадия) сюда!! Флайлист и Глубокое погружение
