文件名称：TResNet:Pytorch正式实施“ TResNet
文件大小：580KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-09 01:54:20
architecture imagenet accuracy multi-label-classification tresnet
TResNet：高性能GPU专用架构 | 官方PyTorch实施 Tal Ridnik，Hussam Lawen，Asaf Noy，Itamar Friedman，Emanuel Ben Baruch，Gilad Sharir阿里巴巴集团DAMO学院 抽象的 近年来开发的许多深度学习模型与ResNet50相比，具有更高的ImageNet精度，并且FLOPS数量更少或相当。尽管FLOP通常被视为网络效率的代理，但在测量实际GPU训练和推理吞吐量时，香草ResNet50通常比其最近的竞争对手要快得多，从而提供了更好的吞吐量精度折衷。在这项工作中，我们介绍了一系列体系结构修改，旨在提高神经网络的准确性，同时保留其GPU训练和推理效率。我们首先演示并讨论由FLOP优化引起的瓶颈。然后，我们建议更好地利用GPU结构和资产的替代设计。最后，我们介绍了一个称为TResNet的GPU专用
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TResNet-master
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