谷歌开源新模型 EfficientNet：图像识别效率提升 10 倍，参数减少 88%

实际上，不同的扩展维度之间并不是各自独立的。直观地讲，对于更高分辨率的图像，应当使用更深的网络，这样会有更大的感受野对图像进行采样与特征提取。同样的，网络的宽度也应该增加，这是为了通过分高分辨图像中更多的像素点来捕获更加细粒度的模式。基于上述直觉，本文的作者做出了一个假——“我们应当平等地对不同的扩展维度进行平衡，而不是像传统方法那样仅进行单维度扩展。”

为了验证这个假设，作者比较了不同深度和分辨率下对网络进行宽度扩展时的实验结果：

上图中每条线上的每个点表示模型在不同宽度系数配置下的效果。所有的基线网络都使用表 1 中的结构。第一个基线网络（d=1.0,r=1.0）有 18 个卷积层，其输入的分辨率是 224 224。最后一个基线网络（d=2.0,r=1.3）有 36 个卷积层，输入分辨率为 299 299。可以看出，在宽度不变得情况下，如果仅改变深度和分辨率，准确率很快趋于饱和。在 FLOPS（每秒浮点运算次数）消耗相同的情况下，分辨率更高、网络更深的模型可以获得更好的准确度。通过这部分分析，作者得出：

观察 2：为了得到更好的准确率和效率，在卷积网络扩展中，平衡网络的宽度、深度和分辨率这三种维度是非常关键的一步。

事实上，一些类似的工作也尝试过随机的平衡网络的宽度和深度，但是这些工作都需要冗长的手动微调。与上述方法不同，本文的作者提出了一种新的复合扩展方法。该方法使用一个复合系数Φ通过一种规范化的方式统一对网络的深度、宽度和分辨率进行扩展：

（编辑：西安站长网）

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