Machine Learning,Computer Vision and Pattern Recognition,Image and Video Processing,یادگیری ماشین , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , پردازش تصویر و فیلم ,
توضیحات
Submitted 5 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 5 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Deploying Deep Neural Networks (DNNs) on different hardware platforms is challenging due to varying resource constraints. Besides handcrafted approaches aiming at making deep models hardware-friendly, Neural Architectures Search is rising as a toolbox to craft more efficient DNNs without sacrificing performance. Among these, the Once-For-All (OFA) approach offers a solution by allowing the sampling of well-performing sub-networks from a single supernet -- this leads to evident advantages in terms of computation. However, OFA does not fully utilize the potential memory capacity of the target device, focusing instead on limiting maximum memory usage per layer. This leaves room for an unexploited potential in terms of model generalizability. In this paper, we introduce a Memory-Optimized OFA (MOOFA) supernet, designed to enhance DNN deployment on resource-limited devices by maximizing memory usage (and for instance, features diversity) across different configurations. Tested on ImageNet, our MOOFA supernet demonstrates improvements in memory exploitation and model accuracy compared to the original OFA supernet. Our code is available at https://github.com/MaximeGirard/memory-optimized-once-for-all.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استفاده از شبکه های عصبی عمیق (DNN) در سیستم عامل های سخت افزاری مختلف به دلیل محدودیت های مختلف منابع چالش برانگیز است.علاوه بر رویکردهای دست ساز با هدف ساخت مدل های عمیق و دوستانه ، معماری عصبی به عنوان یک جعبه ابزار برای ساخت DNN های کارآمدتر و بدون قربانی کردن عملکرد ، در حال افزایش است.در میان اینها ، رویکرد یک بار برای همه (OFA) با اجازه نمونه برداری از زیر شبکه های خوب عملکردی از یک مایع فوق العاده ، راه حلی را ارائه می دهد-این منجر به مزایای مشهور از نظر محاسبه می شود.با این حال ، OFA به طور کامل از ظرفیت حافظه بالقوه دستگاه هدف استفاده نمی کند و در عوض بر محدود کردن حداکثر میزان مصرف حافظه در هر لایه تمرکز می کند.این باعث می شود از نظر تعمیم مدل ، پتانسیل ناشناخته ای را فراهم کند.در این مقاله ، ما یک Supernet از حافظه بهینه سازی شده OFA (MOOFA) را معرفی می کنیم ، که برای تقویت استقرار DNN در دستگاه های محدود منابع با به حداکثر رساندن استفاده از حافظه (و به عنوان مثال ، ویژگی های تنوع) در تنظیمات مختلف طراحی شده است.در ImageNet ، Supernet Moofa ما پیشرفت هایی را در بهره برداری از حافظه و دقت مدل در مقایسه با Supernet اصلی OFA نشان می دهد.کد ما در https://github.com/maximegirard/memory-optimized-once-for-all در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
