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Google提出移动端新SOTA模型MixNets：用混合深度卷积核提升精度
为了进一步证明本文MDConv的有效性，我们利用神经架构搜索开发了名为MixNets的新模型系列。 实验 为了进一步证明MDConv的有效性，作者利用神经结构搜索开发了基于MDConv的新模型家族，即MixNets。 4.2在ImageNet数据集上MixNet的性能 表2显示了MixNets在ImageNet数据集上的性能。 总的来说，本文的MixNets明显优于最新的移动端卷积神经网络：与最新手工设计的模型相比，在相同FLOPS数的约束下，本文的MixNets的top-1准确性比MobileNetV2提高了4.2％，比ShuffleNetV2 与采用大卷积核的普通深度卷积会严重降低精度不同，本文的MixNets可以利用9x9和11x11等超大核从输入图像中获得高分辨率的模式，而不会损害模型的准确性和效率。
92310发布于 2019-12-23 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
混合深度卷积，更少参数下的轻量级网络
为了证明MixConv的有效性，将其集成到AutoML搜索空间中，并开发了一个新的模型系列，称为MixNets，它优于以前的移动模型，包括MobileNetV2（ImageNet top-1 accurity
79820发布于 2020-12-11 - 来自专栏量子位
MIT发现美国选举大漏洞：投票软件可被黑客修改结果，选民隐私也会被暴露
开发Voatz的软件公司说，为了保证安全性，他们用上了区块链、生物识别、基于硬件的网络飞地（enclaves）和Mixnets。
60673发布于 2020-02-26
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