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 ...

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 ...

EfficientNet算法笔记 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 论文：EfficientNet ...

EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的，论文地址是：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.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 ...

https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet tf2实现https://github.com ...

EfficientNetV2 与EfficientNet相比，V2进行了精简。方便理解搭建的过程。 1、drop_path方法 与之前的相同。 2、DropPath类 在DropPath类中，正向传递过程，输出直接调用drop_path方法。 3、ConvBNAct类 卷积 ...

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 ...

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 ...