谷歌揭秘ResNet调优，性能赶超EfficientNet，2021年arxiv论文来袭

Google的研究人员对ResNet模型进行了全方位的调优，提出了一系列新的训练和扩展策略，使得ResNet在性能上全面超越了EfficientNet系列。这篇发表在arxiv的论文《Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies》详细介绍了这些调优方法，并提供了大量的实验结果。

ResNet

ResNet是由微软研究院的何凯明等人于2015年提出的深度残差网络。ResNet通过引入残差块(Residual Block)的概念，解决了深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题，使得深度神经网络能够训练到更深。ResNet在当时取得了state-of-the-art的性能，并在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域得到了广泛的应用。

EfficientNet

EfficientNet是由Google的研究人员于2019年提出的高效神经网络。EfficientNet通过使用深度卷积(Depthwise Convolution)和点积卷积(Pointwise Convolution)来减少计算量和参数量，同时保持模型的准确性。EfficientNet在当时取得了state-of-the-art的性能，并在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域得到了广泛的应用。

ResNet的调优

在本文中，Google的研究人员对ResNet模型进行了全方位的调优。他们提出了以下新的训练和扩展策略：

• 使用AdamW优化器来代替SGD优化器。
• 使用余弦退火(Cosine Annealing)学习率衰减策略。
• 使用随机擦除(Random Erasing)数据增强技术。
• 使用Mixup数据增强技术。
• 使用知识蒸馏(Knowledge Distillation)来从预训练模型中学习。
• 使用模型扩展(Model Scaling)来增加模型的深度和宽度。

实验结果

Google的研究人员在ImageNet数据集上对ResNet模型进行了实验。实验结果表明，经过调优后的ResNet模型在性能上全面超越了EfficientNet系列。在top-1准确率上，ResNet-50达到了80.1%，而EfficientNet-B0仅达到了77.4%。在top-5准确率上，ResNet-50达到了94.6%，而EfficientNet-B0仅达到了91.1%。

结论

Google的研究人员对ResNet模型进行了全方位的调优，提出了一系列新的训练和扩展策略，使得ResNet在性能上全面超越了EfficientNet系列。这篇发表于arxiv的论文《Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies》详细介绍了这些调优方法，并提供了大量的实验结果。对于关注AI、机器学习、计算机视觉、深度学习和神经网络的人来说，这篇论文是一篇不可错过的干货。