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。
https://www.chaspark.com/#/hotspots/881006542076252160
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