efficientNet论文心得

机器学习计算机视觉提高准确率、精确度：设计全新的算法（提出完全不同的思想具有革命性）设计新的网络架构（目标检测方面：对特征模块、优化模块、前处理后处理模块进行优化）

这篇论文提出了对卷积网络各个维度进行放缩从而更大效率的提升卷积网络的性能，分别在深度、宽度和输入图片分辨率上做了分析做了个混合系数将三个维度联系起来

1、加深

网络层次越来越深性能变强但加深到一定程度时性能提升达到饱和 flops(计算量) 越来越难训练

加深是有限度要求

2、网络宽度

网络加宽可以捕获更加细微的特征容易训练但是深度到一定程度计算量也增加了很多倍

网络宽度也有一定的限制范围

3、输入图片的分辨率

分辨率变大性能提升但增幅逐渐变缓计算量增大好几倍

输入图像的大小（分辨率）也是有限制要求的

所以作者提出一个系数将三个维度平衡的放大以提高性能

之前的文章只是探讨宽度和深度并没有探讨分辨率的影响。

X：tensor大小

H W C：高度宽度通道数

F：一系列卷积操作（卷积池化）

蓝色是基准 18层

当分辨率提升1.3倍即黄色性能提升

当深度提升两倍即绿色性能提升但不明显

当深度提升两倍分辨率提升到1.3倍即红色性能提升最明显

不同维度之间不是互相独立的而是需要平衡需要协同控制

本文提出了以下表示方法：

结构：

参数量极小计算量极小准确率更高

结论：

本论文系统的分析了卷积网络的尺度平衡了宽度深度分辨率运行速度快参数少计算量少

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