tensorflow - 我可以使用 EfficientNetB7 作为我的图像识别基线模型吗？

Question

我看过很多使用 EfficientNetB0 作为基线模型的文章，但我还没有看到有人使用 EfficientNetB7。从 EfficientNet Github 页面 ( https://github.com/qubvel/efficientnet ) 我看到 EfficientNetB7 取得了非常高的准确率结果。为什么不是每个人都只使用 EfficientNetB7？是因为内存限制还是有其他使用 EfficientNetB0 的考虑？

Answer 1

基线是一个非常基本的模型或问题方法的结果。它用于比较更复杂方法的性能，例如更大的模型、特征工程或数据增强。

使用 EfficientNetB0 是因为它是一个可靠的模型，具有一定的准确度，而且由于参数数量少，训练速度很快。

使用 EfficentNetB7 可以作为基准模型，但是在测试与架构无关的更改时，例如前面提到的数据增强，重新训练大型网络需要更长的时间，从而降低迭代速度。