Struktur rangkaian yang cekap: EfficientNet

EfficientNet ialah struktur rangkaian saraf konvolusi yang cekap dan berskala dengan penskalaan model automatik. Idea teras adalah untuk meningkatkan prestasi model dengan meningkatkan kedalaman, lebar dan resolusi rangkaian berdasarkan struktur rangkaian asas yang cekap. Berbanding dengan proses membosankan melaraskan struktur rangkaian secara manual, kaedah ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan ketepatan model, tetapi juga mengelakkan kerja yang tidak perlu. Melalui kaedah penskalaan model automatik, EfficientNet boleh melaraskan saiz rangkaian secara automatik mengikut keperluan tugas, supaya model boleh mencapai hasil yang lebih baik dalam senario yang berbeza. Ini menjadikan EfficientNet struktur rangkaian saraf yang sangat praktikal yang boleh digunakan secara meluas dalam pelbagai tugas dalam bidang penglihatan komputer.

Struktur model EfficientNet adalah berdasarkan tiga komponen utama: kedalaman, lebar dan resolusi. Kedalaman merujuk kepada bilangan lapisan dalam rangkaian, manakala lebar merujuk kepada bilangan saluran dalam setiap lapisan. Resolusi merujuk kepada saiz imej input. Dengan mengimbangi ketiga-tiga komponen ini, kita dapat memperoleh model yang cekap dan tepat.

EfficientNet menggunakan blok lilitan ringan, dipanggil blok MBConv, sebagai struktur rangkaian asasnya. Blok MBConv terdiri daripada tiga bahagian: lilitan 1x1, lilitan boleh pisah dalam berskala dan lilitan 1x1. Konvolusi 1x1 digunakan terutamanya untuk melaraskan bilangan saluran, manakala lilitan boleh dipisahkan dalam digunakan untuk mengurangkan jumlah pengiraan dan bilangan parameter. Dengan menyusun berbilang blok MBConv, struktur rangkaian asas yang cekap boleh dibina. Reka bentuk ini membolehkan EfficientNet mempunyai saiz model yang lebih kecil dan kerumitan pengiraan sambil mengekalkan prestasi tinggi.

Dalam EfficientNet, kaedah penskalaan model boleh dibahagikan kepada dua langkah utama. Pertama, struktur rangkaian asas diperbaiki dengan meningkatkan kedalaman, lebar dan resolusi rangkaian. Kedua, ketiga-tiga komponen tersebut diseimbangkan dengan menggunakan faktor penskalaan komposit. Faktor penskalaan komposit ini termasuk faktor penskalaan kedalaman, faktor penskalaan lebar dan faktor penskalaan resolusi. Faktor penskalaan ini digabungkan melalui fungsi komposit untuk mendapatkan faktor penskalaan akhir, yang digunakan untuk melaraskan struktur model. Dengan cara ini, EfficientNet boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan model sambil mengekalkan prestasi model.

Model EfficientNet boleh dinyatakan sebagai EfficientNetB{N} mengikut saiznya, di mana N ialah integer yang digunakan untuk mewakili skala model. Terdapat korelasi positif antara saiz model dan prestasi, iaitu lebih besar model, lebih baik prestasinya. Walau bagaimanapun, apabila saiz model meningkat, kos pengiraan dan penyimpanan juga meningkat dengan sewajarnya. Pada masa ini, EfficientNet menyediakan tujuh model dengan saiz yang berbeza dari B0 hingga B7 Pengguna boleh memilih saiz model yang sesuai mengikut keperluan tugas tertentu.

Selain struktur rangkaian asas, EfficientNet juga menggunakan beberapa teknologi lain untuk meningkatkan prestasi model. Yang paling penting ialah fungsi pengaktifan Swish, yang mempunyai prestasi yang lebih baik daripada fungsi pengaktifan ReLU yang biasa digunakan. Di samping itu, EfficientNet juga menggunakan teknologi DropConnect untuk mengelakkan overfitting dan teknologi standardisasi untuk meningkatkan kestabilan model.

Atas ialah kandungan terperinci Struktur rangkaian yang cekap: EfficientNet. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!