谷歌发表论文EfficientNet 重新思考CNN模型缩放

谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet：重新思考CNN模型缩放》，模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练，而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度，超越了当先最先进图像识别网络的准确率，效率提高了10倍，而且更小。

目前提高CNN精度的方法，主要是通过任意增加CNN深度或宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练和评估。

以固定的资源成本开发，然后按比例放大，以便在获得更多资源时实现更好的准确性。例如ResNet可以通过增加层数从ResNet-18扩展到ResNet-200。

再比如开源大规模神经网络模型高效训练库GPipe，通过将基线CNN扩展四倍来实现84.3％ ImageNet top-1精度。

这种方法的优势在于确实可以提高精度，但劣势也很明显。这个时候往往需要进行繁琐的微调。一点点的摸黑去试、还经常的徒劳无功。这绝对不是一件能够让人身心愉快的事情，对于谷歌科学家们也一样。

这就是为什么，谷歌人工智能研究部门的科学家们正在研究一种新的“更结构化”的方式，来“扩展”卷积神经网络。他们给这个新的网络命名为：EfficientNet（效率网络）。

代码已开源，论文刚刚上线arXiv，并将在6月11日，作为poster亮相ICML 2019。

比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍

为了理解扩展网络的效果，谷歌的科学家系统地研究了缩放模型不同维度的影响。模型缩放并确定仔细平衡网络深度后，发现只要对网络的深度、宽度和分辨率进行合理地平衡，就能带来更好的性能。基于这一观察，科学家提出了一种新的缩放方法，使用简单但高效的复合系数均匀地缩放深度、宽度和分辨率的所有尺寸。

据悉，EfficientNet-B7在ImageNet上实现了最先进精度的84.4％ Top 1/97.1％ Top 5，同时比最好的现有ConvNet小84倍，推理速度快6.1倍；在CIFAR-100（91.7％），Flower（98.8％）和其他3个迁移学习数据集上，也能很好地传输和实现最先进的精度。参数减少一个数量级，效率却提高了10倍（更小，更快）。

与流行的ResNet-50相比，另一款EfficientNet-B4使用了类似的FLOPS，同时将ResNet-50的最高精度从76.3％提高到82.6％。

这么优秀的成绩是如何做到的

这种复合缩放方法的第一步是执行网格搜索，在固定资源约束下找到基线网络的不同缩放维度之间的关系（例如，2倍FLOPS），这样做的目的是为了找出每个维度的适当缩放系数。然后应用这些系数，将基线网络扩展到所需的目标模型大小或算力预算。

与传统的缩放方法相比，这种复合缩放方法可以持续提高扩展模型的准确性和效率，和传统方法对比结果：MobileNet（+ 1.4％ imagenet精度），ResNet（+ 0.7％）。

新模型缩放的有效性，很大程度上也依赖基线网络。

为了进一步提高性能，研究团队还通过使用AutoML MNAS框架执行神经架构搜索来开发新的基线网络，该框架优化了准确性和效率（FLOPS）。

由此产生的架构使用移动倒置瓶颈卷积（MBConv），类似于MobileNetV2和MnasNet，但由于FLOP预算增加而略大。然后，通过扩展基线网络以获得一系列模型，被称为EfficientNets。

不仅局限于ImageNet

EfficientNets在ImageNet上的良好表现，让谷歌的科学家希望将其应用于更广泛的网络中，造福更多的人。

在8个广泛使用的迁移学习数据集上测试之后，EfficientNet在其中的5个网络实现了最先进的精度。例如，在参数减少21倍的情况下，实现了CIFAR-100（91.7％）和Flowers（98.8％）。

看到这样的结果，谷歌科学家预计EfficientNet可能成为未来计算机视觉任务的新基础，因此将EfficientNet开源。

模型缩放分辨率训练

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