EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks-文獻閱讀筆記

我們發現平衡深度、寬度、圖像分辨率可以提升神經網絡模型的性能，因此提出了一種新的縮放方法，使用一個簡單而高效的複合係數來統一縮放深度/寬度/分辨率的所有維度。 值得注意的是，模型縮放的有效性在很大程度上依賴於基線網絡；爲了更進一步，我們使用神經結構搜索來開發新的基線網絡，並將其放大以獲得一系列模型，稱爲EfficientNet。 傳統方法大多按以下維度之一縮放ConvNets： 深度：縮放網絡深度

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