MobileNetV3 Paper Walkthrough: Der kleine Riese wird noch schlauer
Anzeige
Das neueste MobileNetV3-Paper wurde jetzt in PyTorch umgesetzt und bietet zusätzliche SE‑Blöcke sowie harte Aktivierungsfunktionen. Diese Verbesserungen erhöhen die Modellleistung, indem sie die Feature‑Repräsentation optimieren und gleichzeitig die Rechenkosten minimieren.
Ähnliche Artikel
MarkTechPost
•
CIFAR-10: Zielgerichtete Datenvergiftung durch Label‑Flip mit PyTorch demonstriert
PyTorch – Blog
•
PyTorch 2.9: FlexAttention-Optimierung für Intel-GPUs
Towards Data Science
•
So verbessern Sie die Leistung von Modellen zur visuellen Anomalieerkennung
AI News (TechForge)
•
Agentische KI erfordert neue Speicherarchitektur für Skalierung
Towards Data Science
•
Vermeide Schuldzuweisungen: So gehst du besser mit Kovarianzverschiebungen um
arXiv – cs.LG
•
Dion2: Neue Methode zur Matrixkompression im Muon-Optimierer