类似EfficientNet,ResNet也会通过全连接层和softmax输出分类结果。 3. 对比分析 图表展示:EfficientNetB0 和 ResNet 架构 EfficientNetB0 架构图表: ResNet 架构图表: EfficientNetB0采用了深度可分离卷积和复合缩放策略,目的是在尽可能小的参数量下达到较高的效率和性能。它非常适合在资源受限的设备上使用(例如移动设备...
ResNet-RS 模型在训练中使用了更少的内存，但在 TPU 上的速度是 EfficientNets 的 1.7-2.7 倍，GPU 上的速度是 EfficientNets 的 2.1-3.3 倍。在大规模半监督学习设置下，使用 ImageNet 和额外 1.3 亿伪标注图像进行联合训练时，ResNet-RS 在 TPU 上的训练速度是 EfficienrtNet-B5 的 4.7 倍，...
作者使用了四种不同的模型,“EfficientNetB0”、“EfficientNetB1”、“ResNet50”和“MobileNetV2”,它们在“imagenet”数据集上进行了预训练。首先,作者通过_keras_库导入预训练权重。特征提取层被冻结,因此它们不会被训练。这样做是为了保留原始权重,并在作者的数据集上执行特征提取。 为了使学习更加泛化,作者执行了...
采用上述方法,提出了第一个EfficientNet,即为EfficientNet-B0,结构如下图 上图说明了特征图大小、通道数、层数变化,这个EfficientNet-B0就作为baseline,即为最基础的网络,我们发现了对于EfficientNet-B0来说最好的值是α = 1.2 , β = 1.1 , γ = 1.15 ,这样就找到了baseline中三者最好的值,在这个baseline上进行...
架构变化、训练方法和扩展策略是影响模型性能的不可或缺的重要因素,而当前的研究只侧重架构的变化。谷歌大脑和 UC 伯克利的一项最新研究重新审视了 ResNet 架构,发现对于提升模型性能而言,改进训练和扩展策略或许比架构变化更重要。他们提出了 ResN...
基于MobileNetV2和ResNet的改进:EfficientNet的基础架构(EfficientNet-B0)是通过神经架构搜索(NAS)得到的,结合了MobileNetV2的倒置残差结构和ResNet的跳跃连接,使得网络既轻量级又高效。 模型家族:EfficientNet不止是一个单一模型,而是一个模型家族(EfficientNet-B0到EfficientNet-B7),在不同的计算预算下提供不同的性能。 实...
研究者使用改进后的训练和扩展策略,设计了 ResNet-RS。下图 4 对比了 EfficientNet 和 ResNet-RS 的速度 - 准确率帕累托曲线,从中可以看到 ResNet-RS 与 EfficientNet 具备类似性能时,在 TPU 上的速度是后者的 1.7-2.7 倍。 这一加速让人意想不到,毕竟 EfficientNet 的参数量和 FLOPs 相比 ResNet 有显著...
有了这个规律,作者选择了一系列的参数组合,按照网格搜索的方法,得到了b0到b1的放大系数。依次类推,按照同样的比例,得到了b2到b7一系列模型。 SOTA! 5 Resnet王者归来 Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies,Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsu...
通过多目标神经架构搜索开发了新的移动尺寸基线网络EfficientNet - B0。 其主要构建模块是移动倒置瓶颈MBConv,并添加了挤压与激励优化。网络结构在不同阶段具有不同的层数、输入分辨率和输出通道数,如起始阶段是一个Conv3x3层,输入分辨率为224x224,输出通道为32,后续阶段包括不同类型的MBConv层和卷积层等,从EfficientNet...
模型扩展被广泛地用于提高卷积网络的准确性。例如,ResNet 系列可以通过增加层数从 ResNet-18 扩展到 ResNet-200。 谷歌 的开源神经网络训练库 GPipe 通过对基线网络的四倍扩展可以在 ImageNet 数据库上达到 84.3% 的 top-1 精度。然而,虽然有很多途径对卷积网络进行扩展,