第四十四篇 EfficientNetV1、V2模型详解
摘要
EfficientNetV1 详解
简要介绍
EfficientNet是Google提出的一种高效的神经网络架构，其核心思想是通过比例缩放网络的宽度（通道数）、高度和深度（层数）来平衡计算资源和准确性。EfficientNetV1是该系列的首个版本，在提出时便在效果、参数量、速度方面均大幅超越了之前的网络。
特点
- 使用复合缩放法（compound scaling method）：基于模型规模和训练数据量动态调整网络的宽度、高度和深度，以获得最佳性能。
- 使用了类似于MobileNetV2的倒置残差块作为基本构建模块：包含了分组卷积和线性瓶颈结构，以及Squeeze-and-Excitation注意力机制。
- 利用了AutoML技术来确定最佳的网络结构：通过自动化搜索得到最优的缩放系数。
优点
- 能够在保持高准确率的同时，显著减小模型大小和计算需求，这对于资源有限的环境（如移动设备）非常有用。
- 在ImageNet数据集上取得了当年最高准确率，且参数数量远少于之前的顶尖模型。