Ölçeklendirme ile CNN Modelinin Doğruluk ve Verimliliğini Artırma: EfficientNet

“Nasıl düşüneceğini bilmek, sadece ne düşüneceğini bilenlerin çok daha ötesinde olmanı sağlayacaktır.” — Neil deGrasse Tyson

Görsel
Hesaplanan parametre ve ImageNet Top-1 doğruluk karşılaştırması

❄️EfficientNet Nasıl Çalışır?

Depth ve Point wise Evrişimlerin temel gösterimi
from keras.layers import Conv2D, DepthwiseConv2D, Adddef inverted_residual_block(x, expand=64, squeeze=16):
block = Conv2D(expand, (1,1), activation=’relu’)(x)
block = DepthwiseConv2D((3,3), activation=’relu’)(block)
block = Conv2D(squeeze, (1,1), activation=’relu’)(block)
return Add()([block, x])
Model Ölçeklendirme. (a) bir temel ağ örneğidir; (b)-(d) ağın sadece bir boyutunu artıran geleneksel ölçeklendirmedir: genişlik, derinlik veya çözünürlük. (e) her üç boyutu da sabit bir oranla eşit şekilde ölçeklendiren önerilen bileşik ölçeklendirme yöntemidir.
Temel Bir Modelin Ölçeklendirilmesi: Farklı ağ genişliği (w), derinlik (d) ve çözünürlük (r) Katsayıları

❄️EfficientNet Modeli Oluşturmak

EfficientNet-B0 temel ağ yapısı
EfficientNet-B0 temel ağ yapısı blok gösterim
Farklı ölçeklendirme yöntemlerine sahip modeller için Sınıf Aktivasyon Haritası (CAM) (Zhou ve diğerleri, 2016)

❄️EfficientNet’te Transfer Öğrenmenin Etkisi

Bu konuda daha detaylı bilgiye ulaşmak için daha önce paylaştığım uygulamalı fine-tuning ve transfer öğrenme anlatımıma buradan ulaşabilirsiniz!

Merve Ayyüce Kızrak isimli yazarın Ölçeklendirme ile CNN Modelinin Doğruluk ve Verimliliğini Artırma: EfficientNet başlıklı eseri bu Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.

Ph.D. Candidate at Yıldız Technical University | AI Researcher at Bahçeşehir University | www.ayyucekizrak.com/

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store