骨干网络对比-EfficientNet-Lite

训练后量化

使用 Relu6替代swish 激活函数，swish激活复杂度高，并且对量化有不利影响。

Efficientnet Architecture

模型扩展的有效性在很大程度上依赖于baseline网络。为了进一步提高性能，作者还开发了一个新的基线网络，通过使用 AutoML MNAS 框架执行神经结构搜索，优化了准确性和效率。最终的架构使用移动反向bottleneck卷积(MBConv) ，类似于 mobileenetv2和 MnasNet。

作者系统的研究了网络深度（Depth）

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