【深度学习】谷歌大脑EfficientNet的工作原理解析

文章目录
1 知识点准备1.1 卷积后通道数目是怎么变多的1.2 EfficientNet
2 结构2.1 方式2.2 MBConv卷积块2.3 模型的规模和训练方式
3 对比
4 MBConv结构

1 知识点准备

1.1 卷积后通道数目是怎么变多的

为什么out_channel会大于in_channel
相信初学深度学习的小伙伴会遇到和我一样的问题,在卷积时,我们明明输入通道为 3 的图片(RGB),为什么输出通道会达到6甚至跟多呢?
下面就解释一下

首先我们假设拥有一张 3x3x3(C,H,W)的图片(方便我们处理),卷积核为2x2.如下图所示:

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