使用改进的训练和扩展策略,我们设计了一系列 ResNet 架构ResNet-RS,它比 TPU 上的 EfficientNets 快 1.7 倍 - 2.7 倍,同时在 ImageNet 上实现了类似的精度。在大规模的半监督学习设置中,ResNet-RS 实现了 86.2% 的 top-1 ImageNet 准确率,同时比 EfficientNetNoisyStudent 快 4.7 倍。 2、ResNet-D架构 ...
ResNet-RS 是 ResNet 架构系列,在 TPU 上比 EfficientNet 快 1.7 倍,同时在 ImageNet 上实现类似的精度。 作者提出了两种新的缩放策略:(1)在可能发生过度拟合的情况下缩放模型深度(否则最好使用宽度缩放); (2) 提高图像分辨率的速度比以前建议的要慢。 其他改进包括使用余弦学习率计划、标签平滑、随机深度、Ran...
将上面的正则化策略和缩放策略实验结果应用到ResNet提出ResNet-RS,性能全面超越EfficientNet。 使用额外的130M伪标签图片对ResNet-RS进行半监督预训练,ImageNet上的性能达到86.2%,TPU上的训练速度快4.7倍。 将通过自监督获得的ResNet-RS模型,在不同的视觉任务上进行fine-tuned,性能持平或超越SimCLR和SimCLRv2。 将3D...
使用额外的130M伪标签图片对ResNet-RS进行半监督预训练,ImageNet上的性能达到86.2%,TPU上的训练速度快4.7倍。 将通过自监督获得的ResNet-RS模型,在不同的视觉任务上进行fine-tuned,性能持平或超越SimCLR和SimCLRv2。 将3D ResNet-RS应用到视频分类,性能比baseline高4.8%。 Characterizing Improvements on ImageNet ...
利用改进的训练和缩放策略,设计了一个ResNet架构体系,即ResNet-RS,在TPU上比EfficientNet快1.7~2.7倍,同时在ImageNet上达到类似的精度。在大规模的半监督学习中,ResNet-RS取得了86.2%的ImageNet最高精度,同时比EfficientNet-NoisyStudent快4.7倍,训练技术提高了一套下游任务的转移性能,并扩展到Kinectic-400的视频分类...
ResNet-RS 的迁移学习效果对比改进版监督学习策略（RS）和自监督 SimCLR、SimCLRv2 的迁移性能：在小型数据集上，改进版训练策略也能提升模型的迁移性能。针对视频分类设计的 3D ResNet RS 训练方法和架构改进的加性研究。将该训练策略扩展至视频分类任务，准确率从 73.4% 增至 77.4% (+4.0%)。ResNet-D ...
resnet有哪些版本 resnet-rs ResNet 架构详细说明 面对梯度下降问题,我们考虑这样一个事实:现在你有一个浅层网络,你想通过向上堆积新层来建立深层网络,一个极端情况是这些增加的层什么也不学习,仅仅复制浅层网络的特征,即这样新层是恒等映射(Identity mapping)。在这种情况下,深层网络应该至少和浅层网络性能一样,...
使用额外的130M伪标签图片对ResNet-RS进行半监督预训练,ImageNet上的性能达到86.2%,TPU上的训练速度快4.7倍。 将通过自监督获得的ResNet-RS模型,在不同的视觉任务上进行fine-tuned,性能持平或超越SimCLR和SimCLRv2。 将3D ResNet-RS应用到视频分类,性能比baseline高4.8%。
将3D ResNet-RS应用到视频分类,性能比baseline高4.8%。 Characterizing Improvements on ImageNet 模型的提升可以粗略地分为四个方向:结构改进、训练/正则方法、缩放策略和使用额外的训练数据。 Architecture 新结构的研究最受关注,神经网络搜索的出现使得结构研究更进了一步。另外还有一些脱离经典卷积网络的结构,...
ResNet-RS架构复现--CVPR2021 1、摘要 2、ResNet-D架构 3、改进训练方法 4、改进的缩放策略 5、Appendix 5.1 Pareto 曲线中所有 ResNet-RS 模型的详细信息 5.2 ResNet-RS 架构细节 5.3 Scaling Analysis Reg