MobileNet V1 и V2 — как на самом деле работают облегченные сверточные нейронные сети.

В этом видео мы разберем архитектуру MobileNet с нуля. Мы начнем с того, почему традиционные сверточные нейронные сети, такие как VGG, слишком ресурсоемки для мобильных устройств, затем разберем принцип работы сверточных сетей с разделением по глубине и, наконец, подробно рассмотрим MobileNet V1 и V2. Вот что мы рассмотрим: Почему стандартные сверточные нейронные сети испытывают трудности на мобильных/граничных устройствах Как работают обычные свертки (краткий обзор) Объяснение сверточных сетей с разделением по глубине Формула эффективности и сравнение стоимости Обзор архитектуры MobileNet V1 MobileNet V2 — Инвертированные остатки и линейные узкие места Сравнение параметров V1, V2 и VGG Если вы новичок в сверточных нейронных сетях или вам нужно освежить знания, посмотрите мой полный плейлист по сверточным нейронным сетям, ссылка на который приведена ниже — он поможет вам лучше понять материал. ----------------------------------------- 📌 Ресурсы и ссылки → Плейлист по архитектуре CNN:    • Convolutional Neural Network (CNN)   → Видео о свертке 1x1:    • 1x1 Convolution Intuition   → Видео об остаточной сети:    • Residual Networks (ResNet) Explained Intui...   → Научная статья о MobileNet V1: https://arxiv.org/abs/1704.04861 → Научная статья о MobileNet V2: https://arxiv.org/abs/1801.04381 ----------------------------------------- Если вам это помогло, поставьте лайк и подпишитесь — это очень поможет 🙂 Задавайте свои вопросы в комментариях — я читаю все. 🎥 Анимации, созданные с помощью Manim: Manim — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания математических анимаций. Узнайте больше или попробуйте сами: 🔗 https://www.manim.community Давайте общаться: GitHub: https://github.com/ByteQuest0 Reddit:   / bytequest