EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
Abstract: CNN通常都是在固定資源預算下開發設計，如果有更多的可用資源再將模型結構放大以獲取更高的精度。這篇文章系統性的研究了模型的縮放並且仔細驗證了網絡深度，寬度，分辨率之間的平衡可以使網絡獲得更好地性能表現。基於此發現，提出了一個新的網絡縮放方法----利用一個簡單且高效的複合係數來完成對深度/寬度/分辨率所有維度的統一縮放。文中通過MobileNets和ResNets對這種方法的高
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