Новая нейронная сеть Google значительно точнее и быстрее, чем популярные аналоги

Свёрточные нейронные сети (англ. Convolutional neural networks — CNN), вдохновлённые биологическими процессами в зрительной коре человека, хорошо подходят для таких задач, как распознавание объектов и лиц, но повышение точности их работы требует утомительной и тонкой настройки. Вот почему учёные из исследовательского отдела Google AI изучают новые модели, которые «масштабируют» CNN «более структурированным» способом. Результат своей работы они опубликовали в статье «EfficientNet: переосмысление масштабирования моделей для свёрточных нейронных сетей», размещённой на научном портале Arxiv.org, а также в публикации в своём блоге. Соавторы утверждают, что семейство систем искусственного интеллекта, получившее название EfficientNets, превосходит точность стандартных CNN и повышает эффективность нейронной сети до 10 раз. В отличие от стандартных подходов к масштабированию CNN, команда Google AI предлагает метод, который равномерно масштабирует сразу все базовые параметры нейронной сети