強くお勧めします: ブロガーは効果的にテストするための複数のデータセットを持っており、猛烈な成長ポイントを達成し、ファーウェイとノアが共同提案したイノベーションに満ちた論文や新しくリリースされた論文にすぐに移行できます。！！
1.バニラネット
論文: https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf
ファーウェイ・ノアとシドニー大学の研究者らは、ミニマリスト・デザインをコンセプトとしたミニマリスト・ニューラル・ネットワーク・モデル「VanillaNet」モジュールを提案し、ネットワークには最も単純な畳み込み計算のみが含まれ、残差や注意力が除去され、さまざまな分野で良好な結果を達成している。コンピュータービジョンのタスク。
VanillaNet は、エレガントに設計されたニューラル ネットワーク アーキテクチャです。高深度、ショートカット、セルフアテンションなどの複雑な操作を回避することで、VanillaNet は簡潔でありながら強力です。
- ステム部分では、特徴変換に 4×4 畳み込みが使用されます。
- ボディ部分の各段階では、最初に特徴のダウンサンプリングに MaxPool を使用し、次に特徴の処理に 1×1 を使用します。
- 頭部は2つの非線形層を用いて分類処理を行う