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涨点明显 | 港中文等提出SplitNet结合Co-Training提升Backbone性能(附源码和论文)

点击上方【AI人工智能初学者】,选择【星标】公众号 期待您我的相遇与进步 本文除了讨论了众所周知的深度/宽度/分辨率之外,还提出网络的"数目"应该是有效模型缩放的新维度。也因此提出了SplitNet;据作者称,这是首次提出此类讨论的工作,可引入现有CNN网络中(如EfficientNet、SE-ResNet等),涨点明显!作者单位:港中文, AIRS, 浙江大学 1、简介神经网络的宽度很重要,因为增加宽度必然会增加模型的容量。但是,网络的性能不会随着宽度的增加而线性提高,并且很快就会饱和。 为了解决这个问题,作者提出增加网络的数量,而不是单纯地扩大宽度。为了证明这一点,将一个大型网络划分为几个小型网络,每个小型网络都具有原始参数的一小部分。然后将这些小型网络一起训练,并使它们看到相同数据的各种视图,以学习不同的补充知识。在此共同训练过程中,网络也可以互相学习。 实验结果表明,与没有或没有额外参数或FLOP的大型网络相比,小型网络可以获得更好的整体性能。这表明,除了深度/宽度/分辨率之外,网络的数量是有效模型缩放的新维度。通过在不同设备上同时运行,小型网络也可以比大型网络实现更快的推理速...

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