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xception41.tf_in1k

Xception架构的高效图像分类神经网络

模型XceptionImageNet-1k开源项目Huggingface图像分类深度学习Githubtimm

xception41.tf_in1k是一款基于Xception架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练而成。该模型采用深度可分离卷积技术，拥有2700万参数和9.3 GMACs的计算量，支持图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。通过timm库，研究者可以方便地加载预训练模型进行推理或微调。xception41.tf_in1k在维持高精度的同时优化了计算效率，适用于多种计算机视觉任务。

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fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
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fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
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