Résumé
DenseNet reso convolutionnel la, fu layer bu nekk di jot kàrtu man-mani layer yi ko jiitu yépp ñuy dugal. Lëkkaloo gu dëgër gii dafay gëna ñaw flow gradient bi, ñaax nit ñi ñu jëfandikoowaat man-man yi, ba noppi yegg ci njubte gu dëgër ak paramet yu néew lool yeneen reso yu xóot yiñ mëna méngale.
DenseNet ak Dense Connectivity dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci escalier bi.
Plongeur bu xóot
DenseNet, bi Huang, Liu, van der Maaten, ak Weinberger dugal ci 2017, dafay boole bépp etaas ak beneen etaas ci anam wu ñuy joxe kanam. Benn couche bu am L couche yu mat amna L (L + 1) / 2 lëkkaloo direct ci barabu L bi ñuy faral di def. Li gëna am solo mooy DenseNet dafay boole kàrtu màndarga yiy dugg moo gën ñu boole leen ni ko ResNet di defee, kon couche bu nekk dafay gis xam-xam bu mbooloo mi ci couche yu njëkk yépp te dafay jàppale ci limu new g = k2 32). Reseau bi dafa xaajaloo ay pàcc yu dëgër yuñ tàqale ay diisaay yuy wàcci. Design bii dafay yombal jafe-jafe gradient biy réer, dafay gëna dooleel tasaaroo man-man yi, ba noppi dafa am njariñ ci parametre yi: DenseNet-BC dafa méngoo ak njubteg ResNet ci ImageNet ak lu tollu ci ñatteelu pàcc ci parametre yi.
Gis-gis xarala
Operasioŋ biy màndargaal mooy boole chaine yi, du yokk élément yi. Couche l dafay jot [x0, x1, ..., x(l-1)] boole ci jëfandikoo ab fonction BN-ReLU-Conv buñ boole. Ndax layer bu nekk du yokk ludul k kàrtu màndarga, limu chaine yi dafay màgg lineairement ba noppi des ci tuuti. Bottleneck (1x1 conv) couche ak compression ci transition yi dañuy tax calcul bi yomb, ci noonu couche bu nekk dafay tëye yoonu perte bi, di joxe surveillance bu xóot.
Xam DenseNet ak lëkkaloo bu dëgër
DenseNet reso convolutionnel la, fu layer bu nekk di jot kàrtu man-mani layer yi ko jiitu yépp ñuy dugal. Lëkkaloo gu dëgër gii dafay gëna ñaw flow gradient bi, ñaax nit ñi ñu jëfandikoowaat man-man yi, ba noppi yegg ci njubte gu dëgër ak paramet yu néew lool yeneen reso yu xóot yiñ mëna méngale. DenseNet ak Dense Connectivity dañuy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci escalier bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal DenseNet ak Dense Connectivity ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ba noppi tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo DenseNet ak Dense Connectivity dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Tuyo yiy jëfandikoo nataali pajum (lu melni, CheXNet ngir gis pneumonie) dañu tabax DenseNet-121 yaxu ndigg ngir xaaj rayon X yi ci dënn bi am sensitivite bu rëy.
Aplikaasioŋu mobile yiy xaaj feebaru gàñcax ak mbay mi dañuy jëfandikoo DenseNets yu kompact ndax dañuy am njubte bu baax ak ay paramet yu néew.
Satelit ak teledeteksioŋ ci xaaj bi ñuy muur suuf si dafay jëfandikoowaat màndarga yu dëgër ngir mëna xàmmee wuute yu am solo yi ci texture yi.
Xool biñ samp ci aparey yu am mémoire bu néew dafay jëfandikoo DenseNet-BC ngir am njubte bu tollu ci ResNet ci njëgu dencukaay bu woyof.
Modèlu jëfandikoo
DenseNet ak lëkkaloo bu dëgër ci jëf
Tuyo yiy jëfandikoo nataali pajum (lu melni, CheXNet ngir gis pneumonie) dañu tabax DenseNet-121 yaxu ndigg ngir xaaj rayon X yi ci dënn bi am sensitivite bu rëy.
Pipeline yiy jëfandikoo nataali medsin (lu melni, CheXNet ngir gis pneumonie) tabax nañu DenseNet-121 backbones ngir xaaj rayon X yu am sensitivite bu rëy.
DenseNet ak lëkkaloo bu dëgër ci jëf
Aplikaasioŋu mobile yiy xaaj feebaru gàñcax ak mbay mi dañuy jëfandikoo DenseNets yu kompact ndax dañuy am njubte bu baax ak ay paramet yu néew.
Feebaru gàñcax ak gàñcax apps mobile jëfandikoo DenseNets compact ndax dañuy dóor njubte bu baax ak ay parametre yu néew. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bu gàtt.
DenseNet ak lëkkaloo bu dëgër ci jëf
Satelit ak teledeteksioŋ ci xaaj bi ñuy muur suuf si dafay jëfandikoowaat màndarga yu dëgër ngir mëna xàmmee wuute yu am solo yi ci texture yi.
Satelit ak tele-sensing land-cover classification leverages jëfandikoowaat man-man yu dëgër ngir ràññee wuute texture yu ndaw yi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu leeralee threshold yu baax yi ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
DenseNet ak lëkkaloo bu dëgër ci jëf
Xool biñ samp ci aparey yu am mémoire bu néew dafay jëfandikoo DenseNet-BC ngir am njubte bu tollu ci ResNet ci njëgu dencukaay bu woyof.
Gis-gis biñ samp ci aparey yu am memory-limited dafay jëfandikoo DenseNet-BC variants ngir am ResNet-niveau accuracy ci njëgu dencukaay bu gëna ndaw. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.