谷歌發(fā)布了新的設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的源代碼

谷歌已經(jīng)向開源社區(qū)開放了兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)設(shè)備系統(tǒng)的源代碼，MobileNetV 3和MobileNetEdgeTPU。谷歌研究公司(Google Research)的軟件和硅工程師安德魯·霍華德(Andrew Howard)和蘇約格·古普塔(Suyog Gupta)周三在一篇博文中表示，MobileNetV 3的源代碼和檢查點(diǎn)以及Pixel 4 Edge的優(yōu)化對(duì)口MobileNetEdgeTPU現(xiàn)在都可以使用了。

用于響應(yīng)智能的設(shè)備上ML應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)考慮到了功率限制的設(shè)備，包括我們的智能手機(jī)、平板電腦和物聯(lián)網(wǎng)(物聯(lián)網(wǎng))電子產(chǎn)品。

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谷歌表示，對(duì)移動(dòng)智能的需求促使人們對(duì)算法高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和硬件進(jìn)行了研究，它們“能夠每秒執(zhí)行數(shù)十億次數(shù)學(xué)運(yùn)算，同時(shí)只消耗幾毫瓦的電能”，比如谷歌像素4(Google Pixel 4)的像素神經(jīng)核心(Pixel NeuralCore)。

谷歌表示，最新的MobileNet產(chǎn)品包括對(duì)建筑設(shè)計(jì)、速度和準(zhǔn)確性的改進(jìn)。在移動(dòng)CPU上，用戶可以預(yù)期MobileNetV 3的運(yùn)行速度將是MobileNetV 2的兩倍，而MobileNetV 2是通過(guò)AutoML和NetAdapt支持的，而NetAdapt已經(jīng)切斷了未充分利用的激活通道。

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還實(shí)現(xiàn)了一種新的激活函數(shù)，稱為硬Swish（h-swish），以改善移動(dòng)設(shè)備上的功能，降低瓶頸的風(fēng)險(xiǎn)..與MobileNetV2相比，整體延遲降低了15%，目標(biāo)檢測(cè)延遲降低了25%。

MobileNetEdgeTPU模型--類似于Coral產(chǎn)品中的Edge TPU，但針對(duì)Pixel 4中的相機(jī)特性進(jìn)行了調(diào)整--與早期版本相比，現(xiàn)在也提高了準(zhǔn)確性，同時(shí)降低了運(yùn)行時(shí)和功率的要求。

谷歌并沒(méi)有開始減少這種模式的電力需求，但是與基本的MobileNetV 3相比，MobileNetEdgeTPU消耗的能量減少了50%。

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MobileNetV 3和MobileNetEdgeTPU代碼現(xiàn)在可以從MobileNet GitHub存儲(chǔ)庫(kù)訪問(wèn)。

開發(fā)人員還可以從TensorFlow對(duì)象檢測(cè)API頁(yè)面獲取MobileNetV 3和MobileNetEdgeTPU對(duì)象檢測(cè)的開源實(shí)現(xiàn)的副本，DeepLab正在托管MobileNetV 3語(yǔ)義分段的開源實(shí)現(xiàn)。

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