Аннотация:
В докладе будут рассмотрены методы автоматического машинного обучения (AutoML) для получения нейросетевых моделей, предназначенных для извлечения характерных признаков изображений. Подробно расскажу об алгоритме AutoFace для быстрого (5-10 минут) решения оптимизационной задачи поиска в большой нейросетевой модели (SuperNet) подсети с наибольшей точностью при фиксированной вычислительной сложности для заданного мобильного устройства. Будут представлены результаты экспериментов для задач распознавания лиц и эмоций, и приведены примеры применения в решения лаборатории ИИ Сбера. В заключительной части расскажу о других способах повышения вычислительной эффективности на основе альтернативных нейросетевых архитектур и приближенных методов классификации.
Обратная связь: