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华为诺亚开源GhostNetV3：传统小模型的新型优化策略
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文章摘要
摘要：
华为诺亚方舟实验室最近发布了一款名为GhostNetV3的新型神经网络模型，该模型在保持模型大小和推理速度的同时，显著提升了性能。在ImageNet-1K数据集上的实验结果显示，GhostNetV3 1.3×模型在仅使用269M FLOPs和14.46ms的移动设备延迟下，达到了79.1%的top-1准确率，超越了现有模型。该模型采用了创新的训练策略，包括重新参数化设计、知识蒸馏、训练策略优化等，以充分发挥轻量化模型的潜力。
详细内容：
1. 背景介绍：
在移动设备和物联网设备日益普及的今天，对高效、轻量化的神经网络模型的需求日益迫切。华为诺亚方舟实验室针对这一需求，发布了GhostNetV3模型。
2. 模型性能：
GhostNetV3在ImageNet-1K数据集上的实验结果显示，其1.3×模型在保持轻量化的同时，达到了与一些大型模型相当的性能。具体来说，该模型在该数据集上达到了79.1%的top-1准确率，同时保持了269M FLOPs和14.46ms的移动设备延迟。
3. 方法介绍：
– 重新参数化设计： GhostNetV3采用了训练时重参数化方法，通过使用深度可分离卷积和点群卷积提升模型的学习能力，同时不引入额外的推理阶段参数数量和计算复杂度。
– 知识蒸馏： 通过模仿教师模型的输出分布，鼓励小型模型学习到更丰富的特征表示，提升了模型的性能。
– 训练策略： 研究团队探索了适用于小模型的训练策略，包括不同的学习率及学习率衰减策略的组合，以及对轻量化模型更有效的数据增强方法。
4. 实验结果：
– 图像分类任务： GhostNetV3在ImageNet-1K数据集上的表现证明了其在保持轻量化的同时，能够达到与大型模型相当的性能。
– 目标检测任务： 在COCO数据集上，使用GhostNetV3作为骨干网络的检测模型，展现了GhostNetV3在目标检测任务上的优势。
– 消融实验： 研究团队进行了一系列的消融实验，验证了各个训练策略对模型性能的影响。
5. 结论：
GhostNetV3通过一系列创新的训练策略，在保持模型轻量化的同时，显著提升了模型的性能。这些策略不仅适用于GhostNetV3本身，还可以推广到其他轻量化模型的训练中。
6. 资源获取：
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原文作者: 极市平台
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