EfficientNet论文笔记

EfficientNet论文笔记

通过NAS平衡了channel，depth，resolution，发现在相同的FLOPs下，同时增加 depth和 resolution的效果最好。

数据集效果小于resolution怎么办？

EfficientNet—b0框架

表格中每个MBConv后会跟一个数字1或6，这里的1或6就是倍率因子n，即MBConv中第一个1x1的卷积层会将输入特征矩阵的channels扩充为n倍，其中k3x3或k5x5表示MBConv中Depthwise Conv所采用的卷积核大小。Channels表示通过该Stage后输出特征矩阵的Channels。

MBConv结构

Swish激活函数+SE模块

1. 第一个升维的1x1卷积层，它的卷积核个数是输入特征矩阵channel的n倍，当n等于1不需要该层。
2. 仅当输入MBConv结构的特征矩阵与输出的特征矩阵shape相同时才使用。在源码实现中只有使用shortcut的时候才有Dropout层。

SE模块：

第一个激活函数替换成Swish激活函数

其他版本的详细参数：

扫描二维码关注公众号，回复： 17116734 查看本文章

1. input_size代表训练网络时输入网络的图像大小
2. width_coefficient代表channel维度上的倍率因子，比如在 EfficientNetB0中Stage1的3x3卷积层所使用的卷积核个数是32，那么在B6中就是 32 × 1.8 = 57.6接着取整到离它最近的8的整数倍即56，其它Stage同理（加速运算）。
3. depth_coefficient代表depth维度上的倍率因子（仅针对Stage2到Stage8），比如在EfficientNetB0中Stage7的 Li=4，那么在B6中就是 4（block） × 2.6 = 10.4 接着向上取整即11
4. drop_connect_rate是在MBConv结构中dropout层使用的drop_rate，
5. dropout_rate是最后一个全连接层前的dropout层（在stage9的Pooling与FC之间）的dropout_rate。

NAS:Neural Architecture Search

强化学习