華為諾亞開源GhostNetV3：傳統小模型的新型優化策略

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原標題：華為諾亞開源GhostNetV3：傳統小模型的新型優化策略
關鍵字：華為,模型,侵權,知乎,性能
文章來源：算法邦
內容字數：4525字

內容摘要：

直播預告 | 4月25日早10點，「智猩猩機器人新青年講座」第5講正式開講，谷歌DeepMind實習研究員、上海科技大學助理教授顧家遠將主講《可泛化的具身智能操作技能學習》，歡迎掃名~導讀本文來自知乎，作者為王云鶴，是華為諾亞方舟實驗室的高級研究員。本文主要介紹了華為諾亞方舟實驗室最新發布的GhostNetV3，通過創新的訓練策略，既保持了模型大小和推理速度，又提升了模型性能。希望本文對大家有一定的幫助。
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/693250473
本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.11202
代碼地址：https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv3_pytorch
在移動設備和物聯網設備日益普及的今天，對高效、輕量化的神經網絡模型的需求日益迫切。華為諾亞方舟實驗室最新發布的GhostNetV3，通過創新的訓練策略，實現了在保持模型大小和推理速度的同時，顯著提升

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統思考。