最近，一篇名为《VanillaNet: the Power of Minimalism in Deep Learning》的论文引起了广泛关注。该论文提出了一种名为 VanillaNet 的极简神经网络模型，该模型以其简单的结构和高性能表现出色。VanillaNet 使用类似于 LeNet 和 AlexNet 的结构来达到或超越现有的视觉骨干网络。
VanillaNet 的核心工作是如何在没有复杂链接和注意力机制的情况下，让一个浅层网络尽可能地提升精度。为了实现这一目标，VanillaNet 采用了两个优化策略：深度训练（Deep training）策略和基于级数启发的激活函数。
在 ImageNet 上的实验结果显示，6 层的 VanillaNet 可以超过 ResNet-34，而 13 层的 VanillaNet 在 ImageNet 上达到了 83% 的 top1 精度，超过了几百层网络的性能，同时展示了出色的硬件效率优势。在相同精度时，VanillaNet 的速度比 Swin- S 快了 1 倍以上。
该论文的研究成果为浅层神经网络的发展打开了新的大门，让我们重新思考深度神经网络性能提升的关键因素：深度、感受野、注意力机制还是参数量？尽管 VanillaNet 已在实际业务中得到应用，但它仍有很多提升空间，如预训练、蒸馏、结构优化等。这一成果为未来新架构和新应用带来了无限可能。
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