轻量级网络时代的夺魁之路：FBNet网络系列深入探究

FBNet: Hardware-Aware Efficient ConvNet Design via Differentiable Neural Architecture Search

FBNet系列网络诞生于2018年，当时Facebook人工智能研究院提出了一种新的神经网络体系结构搜索方法，称为Differentiable Neural Architecture Search(DNAS)。与传统的人工神经网络结构设计方法不同，DNAS使用可微分神经网络作为搜索控制器，可以对网络结构的各种候选进行优化。这使得网络结构的搜索过程更加高效和灵活。

基于DNAS方法，Facebook提出了FBNet，一种新的轻量级神经网络体系结构。FBNet的设计目标是在移动端设备上实现高效的深度学习。FBNet网络具有以下特点：

• 轻量化： FBNet网络的结构非常简洁，参数量和计算量都很低，非常适合在移动端设备上运行。
• 高效： FBNet网络的运行速度很快，在移动端设备上可以达到很高的帧率。
• 准确率高： FBNet网络的准确率也很高，在ImageNet图像分类任务上，FBNet的准确率可以达到75.3%，与当时的ResNet-50网络相当。

FBNet系列网络的提出，对轻量级神经网络的研究产生了重大影响。FBNet系列网络不仅在移动端设备上表现出色，而且在其他领域也有广泛的应用。例如，FBNet系列网络已被应用于图像分割、目标检测、人脸识别等任务，并取得了很好的效果。

FBNetV2: EfficientNetV2-like Architecture for Real-Time Semantic Segmentation

2020年，Facebook又提出了FBNetV2，一种新的轻量级神经网络体系结构。FBNetV2的设计目标是进一步提高FBNet网络的准确率和速度。FBNetV2网络具有以下特点：

• EfficientNetV2架构： FBNetV2网络采用了EfficientNetV2的架构，该架构可以显著提高网络的准确率和速度。
• 新的激活函数： FBNetV2网络采用了新的激活函数Mish，该激活函数可以进一步提高网络的准确率。
• 新的数据增强方法： FBNetV2网络采用了新的数据增强方法，该方法可以进一步提高网络的鲁棒性。

FBNetV2网络在ImageNet图像分类任务上，准确率达到了77.2%，比FBNet网络提高了2个百分点。在Cityscapes语义分割任务上，FBNetV2网络的准确率达到了80.2%，比FBNet网络提高了3个百分点。

FBNetV3: A New Family of Lightweight CNNs for Edge Devices

2021年，Facebook又提出了FBNetV3，一种新的轻量级神经网络体系结构。FBNetV3的设计目标是进一步降低FBNet网络的计算量，使其更加适合在边缘设备上运行。FBNetV3网络具有以下特点：

• 新的网络结构： FBNetV3网络采用了新的网络结构，该结构可以显著降低网络的计算量。
• 新的激活函数： FBNetV3网络采用了新的激活函数FReLU，该激活函数可以进一步降低网络的计算量。
• 新的数据增强方法： FBNetV3网络采用了新的数据增强方法，该方法可以进一步提高网络的鲁棒性。

FBNetV3网络在ImageNet图像分类任务上，准确率达到了78.0%，比FBNetV2网络提高了0.8个百分点。在Cityscapes语义分割任务上，FBNetV3网络的准确率达到了81.1%，比FBNetV2网络提高了0.9个百分点。

结论

FBNet系列网络是Facebook在轻量级神经网络领域取得的重大突破。FBNet系列网络不仅在移动端设备上表现出色，而且在其他领域也有广泛的应用。FBNet系列网络的提出，对轻量级神经网络的研究产生了重大影响。