Neuroinspirierte Sparse-Architektur G2GNet verbessert Bildklassifikation um 4,3 %
Eine neue Architektur namens G2GNet, die sich an den sparsamen, modularen Verbindungen des Maus‑Visuallappens orientiert, hat die Genauigkeit bei Standard‑Vision‑Benchmarks um bis zu 4,3 % gesteigert – und das mit bis zu 75 % weniger Parametern als herkömmliche, vollständig verbundene Modelle.
