Расскажите про MobileNet и EfficientNet. В чём ключевые идеи каждой архитектуры?

MobileNet — это семейство лёгких сверточных нейронных сетей, оптимизированных для мобильных и встроенных устройств. Ключевая идея — использовать глубинные раздельные свёртки (depthwise separable convolutions), которые разбивают обычную свёртку на две: сначала применяют свёртку по каждому каналу отдельно (depthwise), затем объединяют каналы с помощью 1x1 свёртки (pointwise). Это значительно снижает количество параметров и вычислений при сохранении приемлемой точности.

EfficientNet — архитектура, которая предлагает систематический способ масштабирования модели по трём измерениям одновременно: глубина (число слоёв), ширина (число каналов) и разрешение входного изображения. Вместо простого увеличения одного параметра, EfficientNet использует формулы для сбалансированного масштабирования, что позволяет добиться лучшего соотношения точности и вычислительной эффективности.

Итого:

• MobileNet фокусируется на упрощении свёрток для мобильных устройств.
• EfficientNet предлагает оптимальный способ масштабирования архитектуры для повышения производительности.

Пример использования MobileNet в TensorFlow:

import tensorflow as tf
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224,224,3), weights='imagenet')

EfficientNet:

model = tf.keras.applications.EfficientNetB0(input_shape=(224,224,3), weights='imagenet')