• Почему CNTK?
    +5
    Точность. На сегодняшний день CNTK обладает одной из самых высоких точностей для обучения моделей глубинного обучения.


    Что такое точность Фреймворка и как вы ее сравнивали с другими?

    Результаты исследования HKBU и эта статья показали, что во всех протестированных сетях CNTK обеспечивает более высокую производительность, чем TensorFlow, с точки зрения как CPU, так и графических процессоров.

    image
    На сайте все тесты на CPU медленнее у CNTK, чем у TF. А вы говорите, что «во всех протестированных...». А производительность на CPU это крайне важно для продакшена — мобильные платформы в этом очень нуждаются.

    В общем многовато голословных заявлений в статье. Кроме того, зачем ваш фреймворк нужен не сформулировано. Как правильно отметили выше — нету киллерфич. Если нужна простота пртотипирования и экспериментов — есть PyTorch. Если нужны плюсы и минимум кода, готовые модели — Caffe. Скорость на CPU (да и на GPU неплох) и Си — LuaTorch. Низкоуровневость и гибкость — TF. Какое тут место занимает CNTK? Я боюсь, что он занимает скорее маркетологическое место. Что мол Майкрософт не отстает от жизни.