EfficientNetV2-with-TPU

EfficientNet

EfficientNetV2 adalah jenis jaringan saraf convolutional yang memiliki kecepatan pelatihan lebih cepat dan efisiensi parameter yang lebih baik dari model sebelumnya . Untuk mengembangkan model ini, penulis menggunakan kombinasi pencarian dan penskalaan arsitektur saraf yang sadar pelatihan , untuk bersama-sama mengoptimalkan kecepatan pelatihan. Model dicari dari ruang pencarian yang diperkaya dengan operasi baru seperti Fused-MBConv .

Secara arsitektur perbedaan utama adalah:

EfficientNetV2 secara ekstensif menggunakan MBConv dan fusi-MBConv yang baru ditambahkan di lapisan awal.
EfficientNetV2 lebih memilih rasio ekspansi yang lebih kecil untuk MBConv karena rasio ekspansi yang lebih kecil cenderung memiliki lebih sedikit overhead akses memori.
EfficientNetV2 lebih menyukai ukuran kernel 3x3 yang lebih kecil, tetapi menambahkan lebih banyak lapisan untuk mengkompensasi bidang reseptif yang berkurang yang dihasilkan dari ukuran kernel yang lebih kecil.
EfficientNetV2 sepenuhnya menghapus tahap stride-1 terakhir di EfficientNet asli, mungkin karena ukuran parameternya yang besar dan overhead akses memori

Note

Model	Size	acc-val	top-5	acc-test	weight
EfficientNetV2B0	224	90.68	99.76	89.86	imagenet
EfficientNetV2B1	240	90.76	99.78	90.07	imagenet
EfficientNetV2B2	260	87.08	99.48	86.85	imagenet
EfficientNetV2B3	300	90.38	99.80	89.29	imagenet
EfficientNetV2T	320	92.80	99.86	92.53	imagenet
EfficientNetV2S	384	89.94	99.74	89.27	imagenet
EfficientNetV2M	480	91.86	99.70	90.53	imagenet
EfficientNetV2L	480	93.10	99.80	92.38	imagenet
EfficientNetV2XL	512	93.24	99.72	93.41	imagenet21K-ft1k

Train 90%(45000rb)
Validation 10%(5000rb)
Test(10000rb)
Epochs = 25
WeightDecay = 1e-5
Batchsize = 16 * 8(strategy.num_replicas_in_sync)
optimizers adabelief dengan LearningRateSchduler(Triangular2CyclicalLearningRate) dan Rectified = True(mencegah overshoot)
cifar-10 tidak di sarankan untuk di ubah ukuran nya, saya mengubah ukuran nya hanya untuk milihat apakah bagus/tidak efficientnetv2 saat mempelajari cifar-10

EfficientNetV2-with-TPU - Cifar-10 case study

Related tags

Overview

EfficientNetV2-with-TPU

Note

Referensi

Owner

Sultan syach

Official Pytorch implementation for 2021 ICCV paper "Learning Motion Priors for 4D Human Body Capture in 3D Scenes" and trained models / data

Repo for "TableParser: Automatic Table Parsing with Weak Supervision from Spreadsheets" at [email protected]

Survival analysis (SA) is a well-known statistical technique for the study of temporal events.

A custom DeepStack model for detecting 16 human actions.

PyTorch implementation of HDN(Homography Decomposition Networks) for planar object tracking

ProMP: Proximal Meta-Policy Search

Codes for “A Deeply Supervised Attention Metric-Based Network and an Open Aerial Image Dataset for Remote Sensing Change Detection”

a delightful machine learning tool that allows you to train, test and use models without writing code

Sentiment analysis translations of the Bhagavad Gita

Neuralnetwork - Basic Multilayer Perceptron Neural Network for deep learning

Code base of object detection

Code for one-stage adaptive set-based HOI detector AS-Net.

a reccurrent neural netowrk that when trained on a peice of text and fed a starting prompt will write its on 250 character text using LSTM layers

Data Consistency for Magnetic Resonance Imaging

Reviving Iterative Training with Mask Guidance for Interactive Segmentation

Animatable Neural Radiance Fields for Modeling Dynamic Human Bodies

Benchmarks for Model-Based Optimization

Buffon’s needle: one of the oldest problems in geometric probability

The source codes for TME-BNA: Temporal Motif-Preserving Network Embedding with Bicomponent Neighbor Aggregation.

Code for Low-Cost Algorithmic Recourse for Users With Uncertain Cost Functions