Structure de réseau efficace : EfficientNet

EfficientNet est une structure de réseau neuronal convolutionnel efficace et évolutive avec mise à l'échelle automatique du modèle. L'idée principale est d'améliorer les performances du modèle en augmentant la profondeur, la largeur et la résolution du réseau sur la base d'une structure de réseau de base efficace. Par rapport au processus fastidieux d'ajustement manuel de la structure du réseau, cette méthode améliore non seulement l'efficacité et la précision du modèle, mais évite également des travaux inutiles. Grâce à la méthode de mise à l'échelle automatique du modèle, EfficientNet peut ajuster automatiquement la taille du réseau en fonction des exigences de la tâche, afin que le modèle puisse obtenir de meilleurs résultats dans différents scénarios. Cela fait d'EfficientNet une structure de réseau neuronal très pratique qui peut être largement utilisée dans diverses tâches dans le domaine de la vision par ordinateur.

La structure du modèle d'EfficientNet est basée sur trois éléments clés : la profondeur, la largeur et la résolution. La profondeur fait référence au nombre de couches du réseau, tandis que la largeur fait référence au nombre de canaux dans chaque couche. La résolution fait référence à la taille de l'image d'entrée. En équilibrant ces trois composantes, nous sommes en mesure d’obtenir un modèle efficace et précis.

EfficientNet adopte un bloc de convolution léger appelé bloc MBConv comme structure de réseau de base. Le bloc MBConv se compose de trois parties : une convolution 1x1, une convolution séparable en profondeur évolutive et une convolution 1x1. La convolution 1x1 est principalement utilisée pour ajuster le nombre de canaux, tandis que la convolution séparable en profondeur est utilisée pour réduire la quantité de calcul et le nombre de paramètres. En empilant plusieurs blocs MBConv, une structure de réseau de base efficace peut être construite. Cette conception permet à EfficientNet d'avoir une taille de modèle et une complexité de calcul plus petites tout en conservant des performances élevées.

Dans EfficientNet, la méthode de mise à l'échelle du modèle peut être divisée en deux étapes principales. Premièrement, la structure de base du réseau est améliorée en augmentant la profondeur, la largeur et la résolution du réseau. Deuxièmement, les trois composantes sont équilibrées à l’aide d’un facteur d’échelle composite. Ces facteurs d'échelle composites comprennent des facteurs d'échelle de profondeur, des facteurs d'échelle de largeur et des facteurs d'échelle de résolution. Ces facteurs d'échelle sont combinés via une fonction composite pour obtenir le facteur d'échelle final, qui est utilisé pour ajuster la structure du modèle. De cette manière, EfficientNet peut améliorer l’efficacité et la précision du modèle tout en maintenant ses performances.

Le modèle EfficientNet peut être exprimé sous la forme EfficientNetB{N} en fonction de sa taille, où N est un entier utilisé pour représenter l'échelle du modèle. Il existe une corrélation positive entre la taille du modèle et les performances, c'est-à-dire que plus le modèle est grand, meilleures sont les performances. Cependant, à mesure que la taille du modèle augmente, les coûts de calcul et de stockage augmentent en conséquence. Actuellement, EfficientNet propose sept modèles de tailles différentes, de B0 à B7. Les utilisateurs peuvent choisir la taille de modèle appropriée en fonction des exigences spécifiques de la tâche.

En plus de la structure de base du réseau, EfficientNet utilise également d'autres technologies pour améliorer les performances du modèle. La plus importante d'entre elles est la fonction d'activation Swish, qui offre de meilleures performances que la fonction d'activation ReLU couramment utilisée. De plus, EfficientNet utilise également la technologie DropConnect pour empêcher le surajustement et la technologie de standardisation pour améliorer la stabilité du modèle.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!