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MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)

AI

1.MobileNetV3:次世代のオンデバイス視覚モデル(1/3)まとめ ・スマートフォンなどのデバイス上で実行される事が前提のニューラルネットワークMobileNetV3の発表 ・オンデバイスでの実行に最適化されているがMobileNetV2までの手動設計ではなくAutoMLベースモデル ・モバイルCPU上でMobileNetV3はMobileNetV2の2倍の速度で同等の精度を達成している […]

EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)

AI

1.EfficientNet:AutoMLとモデルのスケーリングによりCNNの精度と効率を向上(2/2)まとめ ・EfficientNetのベースネットワークはAutoML MNASフレームワークによって開発された ・EfficientNetモデルは従来のCNNよりも高い精度と効率を達成しつつパラメータのサイズとFLOPSを削減 ・モデル効率を大幅に向上させるため将来のコンピュータビジョンタスクの […]

AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)

AI

1.AutoML Tables:表形式データのためのAutoMLソリューション(1/2)まとめ ・AutoML Tablesは表形式データにAutoMLの手法を適用する新しいAutoMLシステム ・自動車部品の材料特性と試験結果から製造上の欠陥を予測するモデルの作成コンペをKaggleで実際 ・AutoML TablesはMLのトップエキスパート達によって手動で作成されたモデルと同等の品質を達成 […]

Pixel Visual Core:Pixelスマートフォンのための専用ハードウェア

AI

1.Pixel Visual Core:Pixelスマートフォンのための専用ハードウェアまとめ ・Pixel 2やPixel 3はPixel Visual Coreという専用のハードウェアを搭載している ・Pixel Visual Coreはモバイル用の電源でも1秒間に3兆回を超える機械学習用の演算が可能 ・Pixel Visual CoreによりHDR+も通常のプロセッサに比べて5倍速く、1/1 […]

MnasNet:モバイルで実行する機械学習を自動で設計する試み

AI

1.MnasNet:モバイルで実行する機械学習を自動で設計する試みまとめ ・モバイル用の機械学習モデルを自動設計するMnasNetが発表 ・強化学習で実デバイス上の速度と正確性を報酬とする ・手動設計のMobileNetV2を速度と正確性で圧倒する性能を見せた 2.モバイル用の機械学習モデルの自動設計に向けて 以下、ai.googleblog.comの「MnasNet: Towards Autom […]