Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Машинное обучение на мобильных телефонах

81 байт добавлено, 00:44, 24 января 2021
Вес современных нейронных сетей
Машинное обучение, как известно, очень тесно связано с нашей жизнью, и во многих областях используются разные модели машинного обучения. Эти модели модели нужно где-то запускать и сохранять. Самый простой выход из ситуации {{---}} сервер, на котором будет находиться наша модель, и который будет принимать запросы. Однако, что, если мы находимся в глухом лесу и у нас нет доступа к Интернету? Что, если мы не хотим хранить свои данные на чужих серверах? У нас нет своих серверов для машинного обучения, но мобильные телефоны есть почти у каждого. Давайте рассмотрим машинное обучение на телефонах.
== Задачи машинного обучения на телефонах ==
{| class="wikitable" style="width=50%"
! model Модель || input size Размер входа || param memory Размер параметров || future memory Размер признаков || method Метод || flops Флопс || model type Тип модели || formatНабор данных
|-
| [https://github.com/albanie/convnet-burden/blob/master/reports/rfcn-res50-pascal.md rfcn-res50-pascal] || 600 x 850 || 122 MB || 1 GB || [https://arxiv.org/abs/1605.06409 r-fcn] || 79 GFLOPS || [https://arxiv.org/abs/1512.03385 resnet50] || [http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ pascal VOC]
Анонимный участник

Навигация