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EfficientNet(2019) (背景
卷积神经网络通常都是先在固定资源预算下开发设计,然后如果资源有多余的话再将模型结构放大以便获得更好的…
EfficientNet(2019)
背景
卷积神经网络通常都是先在固定资源预算下开发设计,然后如果资源有多余的话再将模型结构放大以便获得更好的精度
概述
系统地研究了模型缩放并且仔细验证了网络深度、宽度和分辨率之间的平衡可以导致更好的性能表现——使用一个简单高效的复合系数来完成对深度、宽度、分辨率所有维度的统一缩放
问题
目前通用的几种方法是放大CNN的深度、宽度和分辨率,在之前都是单独放大这三个维度中的一个,尽管任意放大两个或者三个维度也是可能的,但是任意缩放需要繁琐的人工调参同时可能产生的是一个次优的精度和效率
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