Compound Scaling

التوسيع المُركَّب

طريقة لتوسيع الشبكات العصبية الالتفافية بتكبير العمق والعرض ودقة المدخل معاً بنسبة ثابتة عبر مُعامل مُركَّب واحد φ، بدلاً من توسيع بُعد واحد فقط.

A method for scaling convolutional neural networks by increasing depth, width, and input resolution together at a fixed ratio through a single compound coefficient φ, instead of scaling only one dimension.

Also translated asالتوسيع المُجمَّع، التحجيم المُركَّب

First appears in this corpus in: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (2019)

Appears in these papers

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks2019 in the sky ✦
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks2019 in the sky ✦