❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190

🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_1)

MobileUNet (Mobile U-Net) - это архитектура нейронной сети, основанная на U-Net, которая была специально разработана для обработки изображений на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, такими как смартфоны или планшеты.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190

🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_2)

U-Net - это архитектура нейронной сети, которая широко используется для сегментации изображений, в основном в медицинском изображении. Она состоит из энкодера и декодера, которые связаны между собой. Энкодер позволяет извлекать высокоуровневые признаки из изображения, а декодер восстанавливает пространственную информацию и генерирует сегментированное изображение.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190

🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_3)

MobileUNet оптимизирована для работе на мобильных устройствах, используя различные техники, такие как свертки с малыми фильтрами, сокращение числа каналов и применение точечных сверток для снижения вычислительной сложности и уменьшения размера модели. Такие оптимизации позволяют использовать MobileUNet на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, при этом сохраняя достаточную точность сегментации изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223

🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_1)

Супер-полносвязные разреженные сети (Super-Sparse Fully Connected Networks) - это концепция в области машинного обучения, которая касается методов оптимизации и уменьшения размерности нейронных сетей.

Основная идея заключается в использовании техник, таких как L0-регуляризация и dropout, для создания более эффективных и компактных моделей. Эти методы помогают уменьшить количество параметров в сети, делая ее более разреженной, что может улучшить производительность и уменьшить потребление ресурсов.

#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223

🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_2)

L0-регуляризация представляет собой подход, который позволяет обнулять веса нейронов, тем самым уменьшая общее количество параметров в сети. Этот метод может быть особенно полезен для уменьшения размерности модели и повышения ее эффективности. Однако, его использование требует тщательного планирования и тестирования, поскольку неправильное применение может привести к нежелательным изменениям в структуре сети.

#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223

🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_3)

Dropout - это еще одна техника, используемая для увеличения разреженности сети путем случайного исключения нейронов из процесса обучения. Это помогает предотвратить переобучение и улучшить обобщающую способность модели. В контексте L0-регуляризации, dropout может быть адаптирован таким образом, чтобы обнулять веса с определенной вероятностью, что добавляет дополнительный регуляризующий эффект.

#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization