EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 论文笔记

前言 对卷积网络进行放大可以获得更好的精度，但这一过程还未被完全理解，目前通用的几种方式是放大卷积网络的深度、宽度和分辨率，并且通常只放大这三个维度中的一种。虽然任意放大两个或三个维度也是可行的，但这需要繁琐的人工调参，并且可能不能达到最优的精度和效率。 本文研究了放大卷积网络这一过程，关注了一个核心问题：是否存在一个原则性的方法来放大卷积网络，从而能够达到更好的精度和效率？ 本文的实验表明平衡网

>>阅读原文<<