EfficientNet论文
时间: 2025-04-22 15:54:33 浏览: 36
### 关于 EfficientNet 的学术论文
EfficientNet 是一种基于复合缩放方法设计的卷积神经网络架构,旨在通过平衡网络宽度、深度和分辨率来实现更高效的模型扩展[^5]。
#### 论文基本信息
- **标题**: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
- **作者**: Mingxing Tan, Quoc V. Le
- **发表时间**: 2019年
- **会议**: International Conference on Machine Learning (ICML)
#### 主要贡献
该研究提出了一个新的框架用于重新思考如何有效地扩大CNN规模。不同于传统的仅增加层数或宽度的做法,EfficientNet引入了一种新的复合系数φ,使得可以在不同的维度上协调地放大模型尺寸,从而达到更好的性能功耗比[^5]。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def create_efficientnet_model(input_shape=(224, 224, 3)):
base_model = tf.keras.applications.EfficientNetB0(
input_shape=input_shape,
include_top=False,
weights='imagenet'
)
model = models.Sequential([
base_model,
layers.GlobalAveragePooling2D(),
layers.Dense(1000, activation='softmax')
])
return model
```
#### 实验结果
实验表明,在ImageNet数据集上的测试结果显示,EfficientNet不仅能够显著减少参数数量和计算成本,而且还能保持甚至超过现有大型模型的表现水平[^5]。
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