如何评价谷歌大脑的efficientnet? (如何评价谷歌blogger知乎)

论文《如何评价谷歌大脑的efficientnet?》讨论了谷歌在深度学习畛域的调参才干，展现了一种在不同参数量级上都超越先前最佳模型的新型神经网络架构。

但是，文章对读者示意，虽然论文提供了详尽的试验结果和深化的见地，但它并未明白论述这些结果面前的调参准绳。

读者会感到猎奇，关于资源有限的小公司，如何在实践运行中成功这样的调参效率。

文章提到，深度学习的极速开展加剧了大公司与小公司之间的技术鸿沟，资源无余的公司只能在现有条件的夹缝中寻求生活空间。

论文中，谷歌大脑团队展现了其在模型优化上的出色才干，经过一系列试验，他们证实了联结优化方法的优越性，即经过同时调整深度、宽度和分辨率等参数，可以清楚优化模型性能。

但是，缺乏直观的超参数对比图，使得读者不可直观地理解最佳参数与次优参数之间的性能差异，以及这些参数调整能否遵照某种法令。

这为读者留下了进一步探求和优化的空间。

文章的写作格调获取了侧面评价，其逻辑明晰，从定义疑问、通常证实到试验验证，环环相扣，明晰地展现了论文的外围理想。

虽然论文提供了丰盛的试验数据和可视化结果，但它缺乏对关键参数选用环节的具体解释，这使得读者难以齐全复制其成功。

在论文细节方面，作者驳回了欲扬先抑的手法，先从繁多维度的网络优化谈起，随后经过试验证实了联结优化方法的必要性和长处，进而引入了高效网络架构（EfficientNet）的概念。

论文的结构设计旨在逐渐提醒其翻新点，从方法论的形象表白，到试验验证的有效性，整篇论文围绕着EfficientNet的架构设计开展，展现了深度学习畛域内参数优化的先进通常。

文中提到，EfficientNet-B0的架构设计与传统的手工设计网络存在清楚差异。

例如，最开局的降采样方法从maxpooling改为stride为2的conv，这一变动或许旨在缩小消息失落，特意是关于小模型而言，底层特色的提取更为关键。

此外，第一次性降采样后的通道数缩小，这一设计用意不明，引发了读者的猎奇和深化探求的愿望。

屡次驳回5x5的卷积层，这在深度可分别卷积中经常使用较小的计算量，表现了EfficientNet在设计上的奇妙之处。

降采样后的特色图尺寸减半，但通道数并未按预期扩展两倍，这种设计或许与MnasNet在搜查网络结构时对计算量的解放无关，这种解放在必定水平上促使了网络结构的优化和性能优化。

文章最后提到，虽然论文提供了丰盛的试验结果和网络结构设计的灵感，但复事试验的细节或许存在应战，须要细心浏览源代码。

幸运的是，官网提供了预训练模型，为读者提供了间接验证和通常的时机。

全体而言，谷歌大脑的EfficientNet论文在深度学习畛域展现了翻新的模型设计和优化方法，同时也提出了对未来钻研方向的启发，特意是在强化学习与人类默认之间的相关以及如何应用强化学习优化神经网络结构方面。

谷歌颁布史上最强的大脑图谱，3D重建纳米级神经元衔接

人类大脑复杂无比，蕴含860亿个神经元和100万亿个突触。

关于这些神经元之间的衔接方式及其如何构成思想、情感、记忆等初级配置，迷信家们不时在致力探求。

最近，谷歌与哈佛大学的钻研团队在《迷信》杂志上宣布了一篇题为《以纳米级分辨率重建人类大脑皮层的千万亿级别片段》的文章。

他们对一小块人类大脑皮层的颞叶组织启动了3D建模，到达了史无前例的精细水平。

这种建模在1立方毫米的组织上显示了5.7万个细胞、230毫米长的血管和1.5亿个神经突触的宏大结构，展现了“史上最强的大脑图谱”。

经过纳米级别的观察，钻研团队提醒了大脑神经元衔接网络的绚丽现象。

大脑图谱钻研涵盖了多个方向，包括细胞外部结构的组织方式、基因表白的钻研等。

而谷歌和哈佛的团队专一于绘制大脑的衔接图谱，这是脑迷信钻研中一个新兴且抢手的畛域，称为“衔接组学（connectomics）”。

重建人类大脑的钻研具备深远的意义。

美国普林斯顿大学神经迷信钻研所传授承现峻指出，衔接组学提醒了大脑的可塑性，基因选择了咱们的后天结构，而大脑神经元在优惠环节中不时变动，衔接组是由基因与教训独特塑造的。

这一钻研或许为团体生长提供迷信处置打算，影响咱们的思想和行为。

衔接组学还有助于改善生活。

承现峻提出，深化了解大脑衔接可以协助减速精气类疾病的药物研发，并有或许在成功永生方面发生打破。

高温冷冻术钻研中，借助衔接组学评价冷冻环节中神经元衔接的完整性，可以提高复生的或许性。

此外，看法上行的钻研须要准确恢复大脑衔接优惠，衔接组成为了关键。

承现峻在其著述《神奇的衔接组》中强调，消息以神经元衔接的方式“长”在咱们身上，任何消息都是一个网络，而网络在每团体身上的结构都唯一无二。

了解这一点，可以协助咱们了解记忆、学习、习气、训练、苍老、精气疾病乃至人工默认等现象的机制。

衔接组学为咱们提供了一把从新看法人类的尺子。

如何评价吴恩达的学术位置

首先我感觉Andrew Ng是偏工程一点的，你在google学术上搜machine learning，他确实排不到第一页，他在讲课的时刻也说过他和他的在校生发会议多一点。

但是这也相对不能成为vczh黑他的理由，国际有多少人是经过看斯坦福cs299或许是网易的地下课或许是coursera上的课程才预备进入机器学习畛域的，喝水不忘挖井人，叶落归根啊。

2007年，吴恩达取得斯隆奖（Sloan Fellowship）。

2008年，吴恩达中选“the MIT Technology Review TR35”，即《麻省理工科技守业》杂志评比出的科技翻新35俊杰，中选者是35岁以下的35个环球上最顶级的翻新者之一。

“计算机和思想奖”的取得者。

2013年，吴恩达中选《时代》杂志年度环球最有影响力100人，成为16位科技界代表之一。

吴恩达加盟网络被以为是中国互联网公司迄今为止引入的最关键的外援。