谷歌提出新型卷积网络EfficientNet: 推理速度升5.1倍参数减少88%,需要我们的验证

推理速度升5.1倍参数减少88%:谷歌提出新型卷积网络EfficientNet 谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷歌研究人员基于该模型缩放方法，提出了一种新型 CNN 网络 EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。目前，该模型的代码已开源。 卷积神经网络（CNN）通常以固定成本开发，然后再按比例放大，从而在

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