EfficientNet ist eine effiziente und skalierbare Faltungs-Neuronale Netzwerkstruktur mit automatischer Modellskalierung. Die Kernidee besteht darin, die Leistung des Modells durch Erhöhung der Tiefe, Breite und Auflösung des Netzwerks auf Basis einer effizienten Grundnetzwerkstruktur zu verbessern. Im Vergleich zum mühsamen Prozess der manuellen Anpassung der Netzwerkstruktur verbessert diese Methode nicht nur die Effizienz und Genauigkeit des Modells, sondern vermeidet auch unnötige Arbeit. Durch die automatische Modellskalierungsmethode kann EfficientNet die Größe des Netzwerks automatisch an die Anforderungen der Aufgabe anpassen, sodass das Modell in verschiedenen Szenarien bessere Ergebnisse erzielen kann. Dies macht EfficientNet zu einer sehr praktischen neuronalen Netzwerkstruktur, die für verschiedene Aufgaben im Bereich Computer Vision weit verbreitet ist.
Die Modellstruktur von EfficientNet basiert auf drei Schlüsselkomponenten: Tiefe, Breite und Auflösung. Die Tiefe bezieht sich auf die Anzahl der Schichten im Netzwerk, während sich die Breite auf die Anzahl der Kanäle in jeder Schicht bezieht. Die Auflösung bezieht sich auf die Größe des Eingabebildes. Durch das Ausbalancieren dieser drei Komponenten können wir ein effizientes und genaues Modell erhalten.
EfficientNet verwendet einen leichten Faltungsblock namens MBConv-Block als grundlegende Netzwerkstruktur. Der MBConv-Block besteht aus drei Teilen: einer 1x1-Faltung, einer skalierbaren, in der Tiefe trennbaren Faltung und einer 1x1-Faltung. Die 1x1-Faltung wird hauptsächlich zum Anpassen der Anzahl der Kanäle verwendet, während die tiefentrennbare Faltung verwendet wird, um den Rechenaufwand und die Anzahl der Parameter zu reduzieren. Durch das Stapeln mehrerer MBConv-Blöcke kann eine effiziente grundlegende Netzwerkstruktur aufgebaut werden. Dieses Design ermöglicht EfficientNet eine geringere Modellgröße und Rechenkomplexität bei gleichzeitig hoher Leistung.
In EfficientNet kann die Modellskalierungsmethode in zwei Hauptschritte unterteilt werden. Erstens wird die grundlegende Netzwerkstruktur verbessert, indem die Tiefe, Breite und Auflösung des Netzwerks erhöht werden. Zweitens werden die drei Komponenten mithilfe eines zusammengesetzten Skalierungsfaktors ausgeglichen. Zu diesen zusammengesetzten Skalierungsfaktoren gehören Tiefenskalierungsfaktoren, Breitenskalierungsfaktoren und Auflösungsskalierungsfaktoren. Diese Skalierungsfaktoren werden durch eine zusammengesetzte Funktion kombiniert, um den endgültigen Skalierungsfaktor zu erhalten, der zum Anpassen der Modellstruktur verwendet wird. Auf diese Weise kann EfficientNet die Modelleffizienz und -genauigkeit verbessern und gleichzeitig die Modellleistung aufrechterhalten.
Das EfficientNet-Modell kann entsprechend seiner Größe als EfficientNetB{N} ausgedrückt werden, wobei N eine Ganzzahl ist, die zur Darstellung des Maßstabs des Modells verwendet wird. Es besteht ein positiver Zusammenhang zwischen Modellgröße und Leistung, d. h. je größer das Modell, desto besser die Leistung. Mit zunehmender Modellgröße steigen jedoch auch die Rechen- und Speicherkosten entsprechend. Derzeit bietet EfficientNet sieben Modelle unterschiedlicher Größe von B0 bis B7 an. Benutzer können die passende Modellgröße entsprechend den spezifischen Aufgabenanforderungen auswählen.
Neben der grundlegenden Netzwerkstruktur nutzt EfficientNet auch einige andere Technologien, um die Leistung des Modells zu verbessern. Die wichtigste davon ist die Swish-Aktivierungsfunktion, die eine bessere Leistung aufweist als die häufig verwendete ReLU-Aktivierungsfunktion. Darüber hinaus nutzt EfficientNet auch die DropConnect-Technologie, um Überanpassungen zu verhindern, und Standardisierungstechnologien, um die Stabilität des Modells zu verbessern.
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