谷歌出品EfficientNet：比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍(1/8)

与盛行的ResNet-50相比，另一款EfficientNet-B4运用了相似的FLOPS，同时将ResNet-50的最高精度从76.3％进步到82.6％。这么优秀的成果是如何做到的这种复合缩放措施的第一步是执行网格搜索，在固定资源约束下找到基线网络的不同缩放维度之间的关系（例如，2倍FLOPS），这样做的目的是为了找出每个维度的恰当缩放系数。然后应用这些系数，将基线网络扩展到所需的目的模型大小或算力预算。 [查看原文]

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