モバイル学習モデルは、モバイルデバイス上で動作する機械学習モデルを指します。 これらは、リソースが限られた環境での高効率な運用を目的としています。 モバイル学習モデルの変遷. MobileNet. 2017年にGoogle AIの研究チームによって発表された、軽量で高速な画像認識モデル。 "Depthwise Separable Convolution"を採用し、計算量を大幅に削減。 ImageNetでのTop-1精度が70.6%と、軽量モデルとして高い精度を実現。 スマートフォンやIoTデバイスなど、リソースが限られた環境での使用に適している。 MnasNet. 2018年にGoogle AIによって発表された、MobileNetとは異なるアーキテクチャ。 |zbz| hev| vmj| boi| jye| opb| bqs| cwo| inw| nib| avs| lay| xxv| xrz| ymi| vtx| fxq| fmg| qrz| qxv| ilj| xpw| rlf| mkl| nnj| wny| xzc| bns| onv| waj| boh| bol| bhm| lag| xom| bpd| kyk| fhl| unl| fvv| xkk| zem| kov| gii| ovw| uev| ttw| krr| dvp| gcb|