图像分类——EfficientNet的学习笔记

1 致谢

感谢网友顾北向南提供的解读，（不过有些地方我还是不完全赞同）
博文：《EfficientNet系列模型》

2 EfficientNet模型——EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

EfficientNet模型的原始论文是《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》，

链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946

在我看来该文章的主要创新来自于作者提出的MBConv，
（这里我们首先需要备注一下MBConv的参考实现，这里我们没有选择原始论文的实现，
因为我们其实想要学习的是FixEfficientNet，而FixEfficientNet原始论文参考的是rwightman提供的PyTorch实现，所以为了学习到最先进的模型，我们这里也直接学习rwightman的EfficientNet的实现，
链接：https://github.com/rwightman/pytorch-image-models/）
我们可以先来看看EfficientNet-B0的网络结构，

可以看到其中一个比较明显的创新点就是MBConv；

3 EfficientNet的结构

（这里我们可以参考博文《TensorFlow2.0实现EfficientNet》，这里有说到，

）