EfficientNet算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 论文:EfficientNet ...
EfficientNet是谷歌大脑在 年提出的,论文地址是:https: arxiv.org pdf . .pdf 这篇文章主要想解决的一个问题是,如何平衡网络的深度 宽度和分辨率来提高模型的准确率。 通常而言,提高网络的深度 宽度和分辨率来扩大模型,从而提高模型的泛化能力。但如果单一提高某个参数的话,模型准确率很快会达到饱和,如下图所示。 因此,需要同时对深度 宽度和分辨率来进行调整。作者提出了 ...
2019-08-17 23:33 0 3697 推荐指数:
EfficientNet算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 论文:EfficientNet ...
一、简单回顾EfficientNet结构 EfficientNet -B0 baseline netwwork网络列表参数,有9个stage,其中2-8使用的operator全部都是MBConv。 MBConv的结构 在它的主分支上,先是一个1*1的升维卷积,个数是channel的n倍 ...
深度学习入门----EfficientNet解读 2019-06-07 19:13:08 Trent1985 阅读数 7382更多 分类专栏: 深度学习入门 ...
1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/Google ...
https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet tf2实现https://github.com ...
EfficientNet 单独适当增大深度、宽度或分辨率都可以提高网络的精确性,但随着模型的增大,其精度增益却会降低。此外,这三个维度并不是独立的(如:高分辨率图像需要更深的网络来获取更细粒度特征等),需要我们协调和平衡不同尺度的缩放,而不是传统的一维缩放。EfficientNet 的设想 ...
概述 总体而言,这两篇论文都在追求一件事,那就是它们名字中都有的 efficient。只是两篇文章的侧重点不一样,EfficientNet 主要时研究如何平衡模型的深度 (depth)、宽度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以获得更好的性能,并使用了一个复合系数 ...
摘要: 一般情况下,我们都会根据当前的硬件资源来设计相应的卷积神经网络,如果资源升级,可以将模型结构放大以获取更好精度。我们系统地研究模型缩放并验证网络深度,宽度和分辨率之间的平衡以得 ...