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原標(biāo)題：華為諾亞開(kāi)源GhostNetV3：傳統(tǒng)小模型的新型優(yōu)化策略
關(guān)鍵字：華為,模型,侵權(quán),知乎,性能
文章來(lái)源：算法邦
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內(nèi)容摘要：

直播預(yù)告 | 4月25日早10點(diǎn)，「智猩猩機(jī)器人新青年講座」第5講正式開(kāi)講，谷歌DeepMind實(shí)習(xí)研究員、上海科技大學(xué)助理教授顧家遠(yuǎn)將主講《可泛化的具身智能操作技能學(xué)習(xí)》，歡迎掃名~導(dǎo)讀本文來(lái)自知乎，作者為王云鶴，是華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)研究員。本文主要介紹了華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室最新發(fā)布的GhostNetV3，通過(guò)創(chuàng)新的訓(xùn)練策略，既保持了模型大小和推理速度，又提升了模型性能。希望本文對(duì)大家有一定的幫助。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/693250473
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代碼地址：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv3_pytorch
在移動(dòng)設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備日益普及的今天，對(duì)高效、輕量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的需求日益迫切。華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室最新發(fā)布的GhostNetV3，通過(guò)創(chuàng)新的訓(xùn)練策略，實(shí)現(xiàn)了在保持模型大小和推理速度的同時(shí)，顯著提升

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文章來(lái)源：算法邦
作者微信：allplusai
作者簡(jiǎn)介：智猩猩矩陣賬號(hào)之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統(tǒng)思考。