MobileNetV1 im Detail: Der winzige Riese erklärt
Anzeige
Der Beitrag führt Sie durch die Architektur von MobileNetV1, erklärt die Kernkonzepte wie Depthwise Separable Convolutions und zeigt, wie man das Modell komplett in PyTorch nachbaut. Dabei werden die mathematischen Hintergründe verständlich erläutert und praktische Codebeispiele bereitgestellt, sodass Sie das Netzwerk selbst trainieren und anpassen können. Der Artikel erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science.
Ähnliche Artikel
Towards Data Science
•
PyTorch-Modelle auf Intel Xeon CPU: Optimierung leicht gemacht
Towards Data Science
•
MobileNetV2 Paper Walkthrough: The Smarter Tiny Giant
PyTorch – Blog
•
PyTorch-Team präsentiert Helion: Domain‑spezifische Sprache für portable Kernels
Towards Data Science
•
Verteiltes Q‑Learning für Routing in spärlichen Graphen
Towards Data Science
•
Erstellung einer Datenpipeline zur Überwachung lokaler Kriminalitätsentwicklungen
Towards Data Science
•
Inception Score: Nähe als Bewertungskriterium für synthetische Daten