EfficientNet论文解读

最新推荐文章于 2025-05-25 10:25:24 发布
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利用grid search获取alpha， beta，gama

值以2的平方数取值

在此论文中，

 

总结：

此论文主要是讲述了平衡w, d, r三者参数的方法

利用来将三者进行串联，再利用grid search 进行数值选取，满足（B0）

不断调节获取B1-B7网络，进行不同级别的最优化参数处理

机器学习笔记 - EfficientNet论文解读
学以致用 知行合一
05-25 1127
EfficientNet是一种卷积神经网络架构和缩放方法，它使用复合系数统一缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。与任意缩放这些因子的传统做法不同，EfficientNet 缩放方法使用一组固定缩放系数统一缩放网络宽度、深度和分辨率。例如，如果我们想使用倍的计算资源，那么我们可以简单地增加网络深度, 宽度, 和图像大小， α,β,γ是由原始小模型上的小网格搜索确定的常数系数。EfficientNet 使用复合系数φ以有原则的方式统一缩放网络宽度、深度和分辨率。
【第34篇】 EfficientNetV2：更快、更小、更强——论文翻译
AI浩
05-30 1万+
摘要 本文介绍了 EfficientNetV2，这是一个新的卷积网络家族，与之前的模型相比，它具有更快的训练速度和更好的参数效率。 为了开发这一系列模型，我们结合使用训练感知神经架构搜索和缩放，共同优化训练速度和参数效率。 这些模型是从富含新操作（例如 Fused-MBConv）的搜索空间中搜索的。 我们的实验表明，EfficientNetV2 模型的训练速度比最先进的模型快得多，同时最多可缩小 6.8 倍。 ...
EfficientNet系列深度解析：从V1到V2的全面演进
最新发布
qq_43664407的博客
05-25 1465
​，平衡模型性能与效率，成为CV领域的标杆架构。2021年的V2版本进一步优化训练速度和硬件适配性，使其在工业界的落地应用更为广泛。输入 → 1x1升维 → Depthwise 3x3卷积 → SE注意力 → 1x1降维 → DropPath → 输出。EfficientNet由Google在2019年提出，​。EfficientNet系列通过​。
【论文阅读】Efficient Net
m0_37477175的博客
04-18 710
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 自AlexNet赢得2012年ImageNet竞赛以来，CNN已成为用于深度学习中各种任务的实际算法，尤其是对于计算机视觉。 从2012年至今，研究人员一直在尝试并尝试提出越来越好的架构，以提高不同任务上模型的准确性。 今天，我们将深入研究最新的研...
《EfficientNet》论文精读：比Resnet、MobileNet更好的视觉网络
my_name_is_learn的博客
01-13 2596
本篇论文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，性能超过了Resnet、MobileNet等一众优秀的网络
AEC论文解读 - RESIDUAL ACOUSTIC ECHO SUPPRESSION BASED ON EFFICIENT MULTI-TASK CONVOLUTIONAL NEURAL NET
12-06
近年来，随着语音通信系统的广泛应用，回声消除技术受到了广泛关注。回声不仅破坏了用户的语音通信体验，而且影响了通信质量。因此，需要一种能够完全抑制回声的技术。本文提出了一种基于高效多任务卷积神经网络的...
【论文解读】EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
qq_40653311的博客
06-04 5144
【论文解读】EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks1.介绍2.复合模型扩展 论文链接： https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf 官方源码： https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/officia...
[计算机视觉]-EfficientNet论文思路理解及核心工作分析
ai_faker的博客
04-08 482
1.资源 论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946 代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet 第三方实现的PyTorch代码：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch 最近V2也公布了，做完这一期做V2 2.简介 卷积神经网络的性能公认会受到网络规模、输入图像分辨率的影响 即，我们固定一个网络的基本
【轻量化网络系列（7）】EfficientNetV2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
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EfficientNetV2论文​《EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training》翻译＋精读，包含代码实现 ​ ​
EfficientNet论文翻译
tongshen的博客
09-17 4721
原文链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946 摘要   卷积神经网络（ConvNets）普遍在一个固定的资源预算下发展的，如果可以获得更多的资源那么就增大模型来得到更好的准确率。本文系统性的研究了模型缩放尺度和以及确认，仔细地平衡网络的深度，宽度，和分辨率能够得到更好的效果。基于这个观点，我们提出了一个新的尺度缩放的方法，统一地缩放所有的维度，深度/宽度/分辨率使用一...
【论文极速读】 Efficient Net：一种组合扩大卷积网络规模的方法
机器学习杂货铺1号店
03-13 2490
【论文极速读】 Efficient Net：一种组合扩大卷积网络规模的方法 FesianXu 20220313 at Baidu Search Team 前言 最近笔者需要基于Efficient Net作为图片编码器进行实验，之前一直没去看原论文，今天抽空去翻了下原论文，简单记下笔记。如有谬误请联系指出，本文遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明并且联系笔者，谢谢。 ∇\nabla∇ 联系方式： e-mail: FesianXu@gmail.com gith...
【论文精读】EfficientNetv1：卷积神经网络模型缩放的再思考（Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks）
慕溪同学的博客
05-03 2522
卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定的资源预算下开发的，如果有更多的资源可用，则会扩大规模以获得更好的准确性。在本文中，我们系统地研究了模型缩放，并确定仔细平衡网络深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，我们提出了一种新的缩放方法，使用简单但高效的复合系数均匀缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了这种方法在扩展MobileNets和ResNet上的有效性。
论文学习笔记-EfficientNet
Custom自定义
07-20 1839
『写在前面』 ImageNet分类SOTA，Transfer learning SOTA。提出一种放缩网络大小的方法，可以根据实际硬件条件进行调节，且该方法可以适用于当下几乎所有主流的分类模型中。 文章标题：《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional N...
EfficientNet
山中有石为玉
07-04 3830
https://cloud.tencent.com/developer/news/405922 https://www.cnblogs.com/yumoye/p/10997528.html
EfficientNet文章分析的重点提取
TEDDY的博客
05-11 804
传统增加模型精度的方法： ResNet[1]可以通过增加层数将 ResNet-18扩展到 ResNet-200 GPipe[2]通过将 CNN baseline扩展4倍，在 ImageNet[3]上实现了84.3% 的准确率。 传统的模型缩放实践是 任意增加 CNN 的深度 任意增加 CNN 的宽度 使用更大的输入图像分辨率 缺点： 需要长时间的手动调优，并且仍然会经常产生次优的性能。 一篇ICML文章[4]提出了一个更有原则性的方法来扩大 CNN 的规模,从而可以获得更好的准确性和...
论文精读：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
qq_52053775的博客
05-18 1399
1.做了什么 卷积神经网络(ConvNets)通常是在固定的资源预算下开发的，如果有更多的资源可用，则会扩大规模以获得更好的准确性。在本文中，我们系统地研究了模型的缩放，并确定了仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以导致更好的性能。基于这一观察结果，我们提出了一种新的尺度方法，该方法使用简单而高效的复合系数均匀地调整深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了该方法在扩大移动网络和ResNet上的有效性。 作者使用神经结构搜索来设计一个新的基线网络，并对其进行扩展，以获得一系列模型，称为效率网，它实现了比以前
EfficientNet模型使用教程
gitblog_01093的博客
04-14 690
EfficientNet模型使用教程 1. 项目介绍 EfficientNet是一种基于深度学习的图像分类模型，它通过AutoML和复合缩放方法，实现了在资源效率不妥协的前提下，达到卓越的性能。EfficientNet模型在ImageNet和五个常用的迁移学习数据集上，以较少的参数和FLOPS数量，实现了当时的最先进准确度。 本项目是EfficientNet模型的Keras（和TensorFlow...
resnet论文解读
05-19
### ResNet 论文详解与深度学习卷积神经网络架构解析 #### 1. 背景介绍 在深度学习领域，随着...它的成功推动了许多后续工作的诞生，比如 DenseNet 和 EfficientNet 等新型架构的设计思路都受到启发[^2]。 --- ###
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