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2019年5月28日 · This paper proposes a new scaling method that uniformly scales all dimensions of depth/width/resolution using a compound coefficient. It also uses neural architecture search to design …
概览 摘要 1. Introduction 2. Related Work 3.1. Problem Formulation 3.2. Scaling Dimensions 3.3. Compound Scaling 4. EfficientNet Architecture 5.1. Scaling Up MobileNets and ResNets 卷积神经网络通常都是先在固定资源预算下开发设计，然后如果资源有多余的话再将模型结...
摘要： Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accuracy if more resources are available. In this paper, we …
查看更多 2025年1月13日 · 文章浏览阅读3.2k次，点赞17次，收藏37次。本篇论文系统地研究了模型缩放并且仔细验证了网络深度、宽度和分辨率之间的平衡可以导致更好的性能表现，性能超过了Resnet …
2025年8月28日 · Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accuracy if more resources are given. In this paper, …
2019年5月28日 · Download Citation | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks | Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource …
2019年12月24日 · 表中Conv表示的是标注卷积，MBConv表示的是类似于mobilenet中的inverted bottleneck，不同的是mobilenet全是 的卷积，这里还有 大小的卷积，而且在bottleneck中还加入了se …
3 天之前 · 研究论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》正是为了解决这一根本性的低效问题。作者发现，仔细平衡网络的深度、宽度和分辨率可以大幅提升性能。 …
