Efficient Net简单介绍

Efficient_Net算法

论文原文 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
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Efficient_Net是目前世界上最先进的神经网络算法之一，该算法具有复杂网络的量化调整能力，通过对网络深度（depth），宽度（width）和输入图片分辨率（resolution）的综合调整，获得对特定需求的最优网络参数，使网络同时具备了网络大小与识别准确率的双重优势。

Efficient Net工作流程

Efficient Net的工作流程如图所示。

1. 将图片经过第一个Conv3x3层转化为MBConv模块需要的输入维度；
2. 图片经过一系列的MBConv模块提取出特征图（feature map）；各个MBConv模块的参数进行了精细化调整以适应当前使用环境；组合式的尺度优化方法可以使网络获得更好的感受野；
3. 利用基于Fully-Convlutional-Neural-Network的特征图自适应连接方式。使用Conv1x1网络将能适应各种不同尺寸的特征图，并将其统一为我们需要的维度；
   最后通过输出的特征图完成图片的分类识别检测。

Efficient Net的复杂网络量化调整

在Efficient Net中一个卷积网络层i可以定义为$Y_i=F_i(X_i)$ 其中$F$是运算，$Y$是输出张量，$X$是输入张量，其维度为$<H_i,$