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营销与经营深度一体,巨量引擎助力品牌撬动全渠道增长
发布时间:2024/01/30
过去十年,中国企业在数字营销上的投入快速增长。根据eMarketer的数据,2023年国内数字广告的投入将达到1361亿美元,增长14.8%。数字营销已经成为品牌方最大的经营成本之一。面对如此巨大的投入,品牌方的管理层...
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路特斯TYPE 136于广州车展正式上市 首批铂金限量版开启发售
发布时间:2023/11/18
【中国广州,2023年11月18日】承袭赛道基因,铸就破风典范。近日,路特斯携旗下全球首台灵活动力公路自行车TYPE 136于广州车展荣耀上市,并正式开启限量发售。首批车主将升级铂金限量版,全球仅发售136台。路特斯...
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助力蔗糖产业长足发展!招商期货参与的孟连县白糖“保险+期货”试点项目启动
发布时间:2022/11/23
11月4日,招商期货有限公司(以下称“招商期货”)参与的郑商所2022年孟连县白糖“保险+期货”试点项目在孟连县举行启动仪式,本次项目由招商期货与光大期货、中信建投期货、中国人寿财产保险股份有限公司云南省分公...
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门窗行业复刻定制家居高光时刻,森鹰窗业上市成起点?
发布时间:2022/09/25
据悉,9月26日,森鹰窗业股份有限公司(以下简称森鹰窗业)将举办上市敲钟仪式,正式登陆深交所。 森鹰窗业是目前沪深两市第一家细分行业为“C2032木门窗制造”的上市公司。 这让笔者不禁想起2011年定制家居行业首...
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第三批专项债六月底发完 项目完成审核
发布时间:2020/04/06
财政部副部长许宏才4月3日在新闻发布会上表示,今年以来,根据全国人大常委会授权,财政部提前下达了2020年部分新增专项债券额度12900亿元。截至2020年3月31日,全国各地发行新增专项债券1.08万亿元,占84%,发行...
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国美零售转型加速 携拼多多“迎战”零售业大考
发布时间:2020/04/06
随着国内疫情初步得到控制,零售消费市场也在逐渐恢复运转。日前,国务院联防联控机制举办新闻发布会。商务部消费促进司负责人王斌在会上指出,将千方百计促进消费回补和潜力释放,壮大新型消费和升级消费,扩大...
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美新冠疫情蔓延,建霖家居等IPO企业受累
发布时间:2020/04/06
编者按: 随着疫情蔓延,全球新冠肺炎确诊病例已突破百万,累计死亡超5万例,其中,美国确诊超过23万例,欧洲确诊超过50万例。作为全球经济重要力量的欧美地区,其疫情将对IPO企业产生什么影响? “有一天美国将成...
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信托代销哪家强?招行去年赚64亿
发布时间:2020/04/04
证券时报记者 杨卓卿 随着银行年报密集披露,一些行业巨头代销信托产品的情况也浮出水面。 证券时报记者注意到,“零售之王”招商银行2019年代销的信托产品规模超过3000亿元,借此实现64.32亿元的手续费及佣金收入...
Google的EfficientNets在分析图像方面比现有的AI模型更好
发布时间:2019/05/30 新闻 浏览次数:1141
据悉,卷积神经网络(CNN) – 受人类视觉皮层生物过程启发的功能层(神经元) – 非常适合于物体识别和面部检测等任务,但是将精度提高到某一点以外需要进行繁琐的微调。这就是为什么谷歌人工智能研究部门的科学家们正在研究以“更有条理”的方式“扩大”CNN的新模型,他们在预印本服务器上发表的一篇论文(“EfficientNet:重新思考卷积神经网络的模型缩放”)中对此进行了描述。 Arxiv.org和随附的博客文章。
该共同作者声称,这一系列的AI系统,被称为EfficientNets,在普通语料库上超越了最先进的准确度,效率提高了10倍。
“模型缩放的传统做法是任意增加CNN深度或宽度,或者使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估,”软件工程师Mingxing Tan和Google AI首席科学家Quoc V. Le写道。 “与任意缩放网络维度的传统方法(如宽度,深度和分辨率)不同,我们的方法使用一组固定的缩放系数统一缩放每个维度。”
那怎么样呢?首先,进行网格搜索以在固定资源约束下(例如,两倍多浮点计算或FLOPS)识别基线网络的不同缩放维度之间的关系。这确定了每个维度的适当缩放系数,并且应用这些系数以将基线网络扩展到期望的模型大小或计算预算。
为了进一步提高性能,研究人员提倡新的基线网络 – 移动倒置瓶颈卷积(MBConv) – 作为EfficientNets模型族的种子。
在测试中,EfficientNets表现出比现有CNN更高的准确性和更高的效率,将参数大小和FLOPS降低了一个数量级。其中一款型号–EfficientNet-B7,比高性能CNN Gpipe小8.4倍,速度快6.1倍 – 分别在ImageNet上达到84.4%和97.1%的前1和前5精度。与流行的ResNet-50相比,另一款EfficientNet-EfficientNet-B4使用了类似的FLOPS,同时将ResNet-50的最高精度从76.3%提高到82.6%。
EfficientNets在其他数据集上也表现良好,在八个中的五个中实现了最先进的准确度,包括CIFAR-100(91.7%准确度)和Flowers(98.8%),参数减少了21个。
Google的云托管张量处理单元(TPU)的源代码和培训脚本可在GitHub上免费获得。 “通过显着提高模型效率,我们预计EfficientNets可能成为未来计算机视觉任务的新基础,”Tan和Le写道。