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直接拿来用!Google 新推 AI 模型打破了现有 CNN 技术壁垒

CSDN 07-09

【CSDN 编者按】CNN,即卷积神经网络是非常适合目标识别和面部检测等任务的多层神经元模型,但是在其精度达到一定程度后再想提升就极为困难。而近日 Google 推出的图像分析 AI 模型就打破了现有的 CNN 准确率壁垒!

作者 | Kyle Wiggers

译者 | 弯月,责编 | 郭芮

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

以下为译文:

卷积神经网络(Convolutional neural network,即 CNN)是受人类视觉皮层生物过程的启发而建立的多层神经元模型,非常适合目标识别和面部检测等任务,然而在精度达到一定程度后,想进一步提高就需要非常繁琐的微调。为此,Google 人工智能研究部门的科学家们研究了一种新模型,这种模型能够以 " 更结构化 " 的方式 " 扩展 "CNN 的规模。

最近他们在 Arxiv.org 上发表的一篇名为 "EfficientNet:重新思考卷积神经网络的模型扩展 " 的论文(https://arxiv.org/abs/1905.11946),还有一篇博客文章(https://ai.googleblog.com/2019/05/efficientnet-improving-accuracy-and.html)对此进行了描述。

该论文的作者称,这一系列被称为 EfficientNets 的人工智能系统,能够超越目前最先进的 AI 模型的准确率,同时效率最多能提高 10 倍。

" 传统的扩展模型的做法是任意增加 CNN 的深度或广度,或者使用更高分辨率的输入图形进行训练和评估,"Google 软件工程师 Mingxing Tan 与 Google AI 首席科学家 Quoc V. Le 写道:" 与任意扩展网络维度的传统方法(比如深度、广度或分辨率)不同,我们的方法通过一组固定的扩展系数来均匀地扩展各个维度。"

那么,具体如何实现呢?首先,通过网格搜索,确定在固定资源约束下(例如,将浮点数计算次数或每秒浮点运算次数增加两倍)基准网络的各个扩展维度之间的关系。这一步能够确定每个维度的适当扩展系数,接下来我们可以利用这些系数将基准网络扩展到期望的模型或预定的计算量。

不同的扩展方法的比较,图片来源:Google

为了进一步提高性能,研究人员提倡使用一种新的基准网络——移动翻转瓶颈卷积网络(mobile inverted bottleneck convolution,MBConv),这种神经网络是 EfficientNets 模型系列的核心。

在测试中,与现有的 CNN 相比,EfficientNets 体现出更高的准确率和效率,它将参数大小和每秒浮点运算次数(FLOPS)降低了一个数量级。其中的一个模型 EfficientNet-B7,比高性能的 CNN Gpipe 小 8.4 倍,速度快 6.1 倍,在 ImageNet 上达到了 Top1 准确率 84.4% 和 Top5 准确率 97.1%。与流行的 ResNet-50 相比,另一个模型 EfficientNet-B4 可以在相同 FLOPS 条件下,同将 Top1 准确率从 76.3% 提高到 82.6%。

此外,EfficientNets 在其他数据集上的表现也很好,在 8 个数据集中有 5 个达到了最先进的准确率,包括 CIFAR-100(91.7% 的准确率)和 Flowers(98.8% 的准确率),同时参数减少了 21 个。

模型规模与准确率的比较,图片来源:Google

Google 在 GitHub 上公开了云托管张量处理单元(TPU)的源代码和训练脚本(https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet)。Tan 和 Le 写道:" 通过显著提高模型的效率,我们预计 EfficientNets 有望成为未来计算机视觉技术的新基础。"

原文:https://venturebeat.com/2019/05/29/googles-efficientnets-is-faster-at-analyzing-images-than-other-ai-models/

本文为 CSDN 翻译,转载请注明来源出处。

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