详细介绍28*28输入图像的EfficientNet模型架构,1500字以上。
时间: 2023-02-08 17:45:17 浏览: 139
EfficientNet-classification EfficientNet在pytorch框架下实现图像分类,拿走即用
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EfficientNet是由Google AI团队提出的一种新型的卷积神经网络模型,它通过在卷积层的输入输出通道数、卷积核大小、残差连接结构等方面进行调整,使得模型在保持精度的同时大大减小了模型的参数量和计算量。EfficientNet在ImageNet数据集上的表现非常优秀,在经过多次改进之后,EfficientNet-B7已经成为了目前在ImageNet数据集上最佳的模型之一。
首先,让我们来看一下EfficientNet模型的基本架构。EfficientNet模型的基本结构是一个串联的多个残差块,每个残差块包含多个卷积层和一个池化层。在残差块中,卷积层之间通过残差连接相互连接,每个残差块之间通过池化层相互连接。
其次是EfficientNet对于输入图像的处理,对于28x28的输入图像,EfficientNet会在第一层进行卷积和批归一化处理,然后在进入网络的第一个残差块之前,首先进行一次最大池化操作,这样可以降低图像的分辨率,同时又增加了网络的感受野,让网络可以更好的学习到图像的高级特征.
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