卷積神經網路(CNN)廣泛用於影像分類、人臉辨識、物體偵測及其他工作。然而,為行動裝置設計 CNN 模型是個大挑戰,因行動模型需要又小又快,同時還要保持足夠的準確率。雖然研究人員花了非常多時間精力在行動模型的設計和改良,做出 MobileNet 和 MobileNetV2 這類成果,但人工設計高效模型始終很有難度,其中有許多可能性需要考慮。 繼續閱讀..
Google Brain 用強化學習為行動裝置量身訂做最好最快的 CNN 模型 |
| 作者 雷峰網|發布日期 2018 年 08 月 13 日 9:00 | 分類 AI 人工智慧 , Google , 行動裝置 |



