EfficientNet 單獨適當增大深度、寬度或分辨率都可以提高網絡的精確性，但隨着模型的增大，其精度增益卻會降低。此外，這三個維度並不是獨立的（如：高分辨率圖像需要更深的網絡來獲取更細粒度特征等），需要我們協調和平衡不同尺度的縮放，而不是傳統的一維縮放。EfficientNet 的設想 ...

概述 總體而言，這兩篇論文都在追求一件事，那就是它們名字中都有的 efficient。只是兩篇文章的側重點不一樣，EfficientNet 主要時研究如何平衡模型的深度 (depth)、寬度 (width) 以及分辨率 (resolution) 以獲得更好的性能，並使用了一個復合系數 ...

摘要： 一般情況下，我們都會根據當前的硬件資源來設計相應的卷積神經網絡，如果資源升級，可以將模型結構放大以獲取更好精度。我們系統地研究模型縮放並驗證網絡深度，寬度和分辨率之間的平衡以得 ...

EfficientNet算法筆記 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/90812249 論文：EfficientNet ...

EfficientNet是谷歌大腦在2019年提出的，論文地址是：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 這篇文章主要想解決的一個問題是，如何平衡網絡的深度、寬度和分辨率來提高模型的准確率。 通常而言，提高網絡的深度、寬度和分辨率來擴大模型，從而提高模型的泛化 ...

一、簡單回顧EfficientNet結構 EfficientNet -B0 baseline netwwork網絡列表參數，有9個stage，其中2-8使用的operator全部都是MBConv。 MBConv的結構  在它的主分支上，先是一個1*1的升維卷積，個數是channel的n倍 ...

深度學習入門----EfficientNet解讀 2019-06-07 19:13:08 Trent1985 閱讀數 7382更多 分類專欄： 深度學習入門 ...

速度與精度的結合 - EfficientNet 詳解 來自 google 的 EfficientNet，論文提出了一種多維度混合的模型放縮方法。論文鏈接(文末有代碼)： https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf​arxiv.org ...