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效率提升10倍，參數(shù)減少 88%的牛逼圖像識(shí)別模型：EfficientNet

何愷明團(tuán)隊(duì)最新力作RegNet：超越EfficientNet，GPU上提速5倍，這是網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)新范式 ...

模型集成比您想象的要快

深度學(xué)習(xí)100問(wèn)-9：為什么EfficientNet號(hào)稱是最好的分類網(wǎng)絡(luò)？

交大90后男神博士：3年看1800篇論文，研發(fā)成果超越谷歌，還入選福布斯精英榜

AutoML自動(dòng)模型壓縮再升級(jí)，MIT韓松團(tuán)隊(duì)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)全面超越手工調(diào)參

全新PyTorch庫(kù)：讓模型訓(xùn)練速度提升2到4倍

AI創(chuàng)造的AI，比他們的發(fā)明者更強(qiáng)大！

物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)邁向低碳化，MIT團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一次訓(xùn)練、多平臺(tái)部署的AI系統(tǒng)

AI論道|企業(yè)AutoML旨在流程自動(dòng)化，可解釋是人機(jī)交互的必經(jīng)之路

號(hào)稱準(zhǔn)確率97%的開源肺炎檢測(cè)模型：照搬PyTorch教程、50張圖片就訓(xùn)練完了

黃藥子苦豆子川楝子，給我中藥識(shí)別AI一點(diǎn)面子

機(jī)器與人類視覺(jué)能力的差距（3）

【學(xué)術(shù)論文】基于深度學(xué)習(xí)的煙霧識(shí)別研究

吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)新研究：在ImageNet上優(yōu)化的模型，真的能更好勝任醫(yī)學(xué)影像任務(wù)嗎？

IBM在分布式深度學(xué)習(xí)取得巨大飛躍，效率提升狂甩谷歌、微軟！

科研新進(jìn)展：識(shí)別自然背景下荒漠植物

【AutoML】如何使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行模型剪枝？

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人林達(dá)華：摒棄粗放式的計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究，我談三點(diǎn)思考 | CCF-GAIR 2018

谷歌AI診病新進(jìn)展 轉(zhuǎn)移性乳腺癌檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)99%

高通人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽冠軍方案解讀

AI動(dòng)態(tài)周刊（0807-0813）——從中國(guó)首個(gè)5G運(yùn)動(dòng)會(huì)，看5G賦能體育產(chǎn)業(yè)

谷歌大腦提出EfficientNet平衡模型擴(kuò)展三個(gè)維度，取得精度-效率的最大化！

利用 AutoML 進(jìn)行大規(guī)模圖像分類和對(duì)象檢測(cè)