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

与传统的缩放措施相比，这种复合缩放措施能够持续进步扩展模型的精确性和效率，和传统措施对比结果：MobileNet（+1.4％imagenet精度），ResNet（+0.7％）。新模型缩放的有效性，很大水平上也依赖基线网络。为了进一步进步性能，研讨团队还经过运用AutoMLMNAS框架执行神经架构搜索来开发新的基线网络，该框架优化了精确性和效率（FLOPS）。由此产生的架构运用移动倒置瓶颈卷积（MBConv）， ... [查看原文]

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