EfficientNet 《EfficientNet:Rethinking model scaling for convolutional neural networks》

   作者想要達到算法準確度和效率的雙重提升，一般提高準確度的方法主要是增加模型的深度或寬度，或者增加圖像輸入的分辨率。     在準確率方面，自從2012年AlexNet贏得了ImageNet的冠軍，卷積神經網絡變得越來越流行並且越來越大，2014年冠軍GoogleNet有6.8M的參數，2017年的SENet有145M的參數，最新的GPipe有557M的參數量，GPipe這麼 大的網絡很難在普

>>阅读原文<<