EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
文章链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946v2.pdfmotivation在计算资源受限的情况下，科学家们往往需要精心设计网络模型。在往计算能力更强的计算环境进行迁移时，我们需要增加模型的运算量来提升模型精度，充分利用计算资源。innovation一般常见的方法在模型宽度,模型深度,模型输入上进行研究。本文综合考虑了三个方面，提出了简单而有效的compundcoef