EfficientNet 是由谷歌研究团队提出的一种轻量化神经网络架构,旨在通过更高效的方式在模型规模、准确性和计算资源之间取得平衡。其核心思想是通过一种叫做复合缩放(Compound Scaling)的方法来同时调整网络的深度(depth)、宽度(width)和分辨率(resolution)。
主要特点
:
复合缩放(Compound Scaling):
- 传统的神经网络扩展通常只会在深度、宽度或者分辨率上单一维度进行调整。而 EfficientNet 提出了复合缩放方法,通过同时调整这三个维度,能够在较少的计算成本下提升模型的性能。
基础网络(EfficientNet-B0):
- EfficientNet 的基础模型 EfficientNet-B0 是通过神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)自动搜索得出的。这个基础网络在准确性和效率上已经表现良好,然后通过复合缩放进一步扩展得到一系列更大或更小的模型(如 EfficientNet-B1 到 EfficientNet-B7)。
移动设备友好:
- EfficientNet 由于其高效的设计,非常适合在移动设备等计算资源有限的环境中运行。
高准确性:
- EfficientNet 在 ImageNet 等基准测试上表现出了较高的准确