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通过NAS平衡了channel#xff0c;depth#xff0c;resolution#xff0c;发现在相同的FLOPs下#xff0c;同时增加 depth和 resolution的效果最好。
数据集效果小于resolution怎么办#xff1f; EfficientNet—b0框架
表格中每个MBConv后会跟一个…EfficientNet论文笔记
通过NAS平衡了channeldepthresolution发现在相同的FLOPs下同时增加 depth和 resolution的效果最好。
数据集效果小于resolution怎么办 EfficientNet—b0框架
表格中每个MBConv后会跟一个数字1或6这里的1或6就是倍率因子n即MBConv中第一个1x1的卷积层会将输入特征矩阵的channels扩充为n倍其中k3x3或k5x5表示MBConv中Depthwise Conv所采用的卷积核大小。Channels表示通过该Stage后输出特征矩阵的Channels。 MBConv结构 Swish激活函数SE模块
第一个升维的1x1卷积层它的卷积核个数是输入特征矩阵channel的n倍当n等于1不需要该层。仅当输入MBConv结构的特征矩阵与输出的特征矩阵shape相同时才使用。在源码实现中只有使用shortcut的时候才有Dropout层。
SE模块
第一个激活函数替换成Swish激活函数 其他版本的详细参数 input_size代表训练网络时输入网络的图像大小width_coefficient代表channel维度上的倍率因子比如在 EfficientNetB0中Stage1的3x3卷积层所使用的卷积核个数是32那么在B6中就是 32 × 1.8 57.6接着取整到离它最近的8的整数倍即56其它Stage同理加速运算。depth_coefficient代表depth维度上的倍率因子仅针对Stage2到Stage8比如在EfficientNetB0中Stage7的 Li4那么在B6中就是 4block × 2.6 10.4 接着向上取整即11drop_connect_rate是在MBConv结构中dropout层使用的drop_ratedropout_rate是最后一个全连接层前的dropout层在stage9的Pooling与FC之间的dropout_rate。
NAS:Neural Architecture Search
强化学习
