本文详细解读了EfficientNet怎么通过结合DenseNet和ResNet的优良处，以及利用搜索实现更优良的性能和效率。用NAS创建高大效的基准体系结构。此体系结构用移动倒置瓶颈卷积，类似于MobileNetV2体系结构中的体系结构。

EfficientNet通过控制网络的深厚度、 宽阔度和分辨率达到高大效的目的，这些个参数的平衡对于到头来的网络性能至关关键。比如 EfficientNet用一种称为复合缩放的方法，即一边许多些深厚度、宽阔度和分辨率，以得到更优良的性能。

增效策略的核心在于 策略迭代方向校准 该框架不仅有力调手艺层面的关键词筛选， 更注沉将搜索...

AlexNet不仅在2012年赢得了ImageNet分类挑战的冠军，而且以惊人的优势击败了亚军，这一下子使非深厚度模型差不离被淘汰。我们兴许无法逐一浏览CNN往事上的个个基本上进步节点， 但是我将尝试带您了解常见的CNN架构怎么因为时候演变.LeNet体系结构非常轻巧松，只有5个层，由5*5卷积和2*2池化组成，它为更优良，更麻烦的模型铺平了道路。

三、 网络结构

EfficientNet沿用了Inception结构中的基本思想，即用优良几个卷积分支并行地提取特征，然后负担，从而搞优良模型性能。

四、 模型架构

通过复合缩放，EfficientNet得到了8个不同巨大细小的模型，分别命名为EfficientNetB0~B7，其中B0是最细小的模型，B7是最巨大的模型。下面给出EfficientNetB0的网络结构图和代码示例：

在具体实现中， EfficientNet先说说用一个基准模型，该模型的深厚度、宽阔度和分辨率均为1，然后巨大细小的超参数。

五、 结论

EfficientNet是一种高大度可 和高大效的神经网络结构，它材料有限的情况下达到最先进的性能，被广泛应用于图像分类、对象检测、分割和OCR等领域。该网络结构已经成为计算机视觉领域的关键研究研究方向，其进一步的探究和优化将有望推动计算机视觉手艺的进步。

EfficientNet的论文原文链接：。这次 我们要介绍的是最新鲜的网络结构——EfficientNet，就是一种标准化的模型 后来啊，通过下面的图，我们能直观地体会到EfficientNet b0-b7在ImageNet上的效果：对于ImageNet往事上的各种网络而言，能说EfficientNet在效果上实现了碾压...

因而问题能说说成，怎么平衡分辨率、深厚度和宽阔度这三个维度，来实现兼顾网络在效率和准确率上的优化。

EfficientNet是一种高大度可 和高大效的神经网络结构，它是由Google Brain团队发表在ICML2019上的论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》中提出的。EfficientNet基于网络深厚度、 宽阔度和分辨率等因素的平衡来优化模型效率和准确度，可在材料有限的情况下得到更优良的性能。该结构已经在许许多计算机视觉任务上取得了最先进的性能， 并且被广泛应用于图像分类、对象检测、分割和OCR等领域。

EfficientNet的论文原文链接