VanillaNet: 极简主义的力量 2023-05-27 作者 C3P00 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。
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。