EfficientNet 论文学习

Abstract 人们通常是在固定的计算资源下设计CNN，更多的计算资源也就意味着更高的准确率。本文系统地研究了模型的缩放，提出仔细地平衡网络的深度、宽度和图像分辨率可以得到更优的性能。基于此发现，作者提出了一个新的缩放方法，通过一个简单而有效的复合系数来统一地缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。作者证明该方法对 MobileNets 和 ResNet 的缩放是有效的。 更进一步，作者使用神经结构搜

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