EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
本次介绍一篇Google投稿与ICML 2019的工作：EfficientNet。 对网络进行缩放可以提升模型准确率，常见的方法有三种: 深度(#layers) \ 宽度(#channels) \ 输入分辨率。这三种缩放按照何种比例进行缩放能达到更好的效果尚未研究。作者三种缩放等比例进行缩放最佳，在提升精度的同时可以降低模型参数量。在ImageNet上的性能如图 方法 作者指出，三个可缩放的影响因
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