Qu'est-ce que RegNet et quelle est l'approche de l'espace de conception ?

RegNet est une famille d'architectures de réseaux neuronaux développées en utilisant l'approche de l'espace de conception, qui est une méthode systématique pour rechercher et optimiser les architectures de modèles.

L'idée de l'espace de conception dans le contexte de RegNet est que, au lieu de rechercher une architecture spécifique, on explore un espace d'architectures possibles avec des paramètres tels que la largeur des couches, la profondeur, le nombre de canaux, etc. Cela permet d'identifier des motifs et des principes pour construire des réseaux efficaces.

RegNet montre que des configurations simples et régulières (par exemple, une augmentation linéaire de la largeur des couches) peuvent surpasser des architectures plus complexes trouvées par recherche automatique. Cela simplifie la conception et améliore la performance des modèles dans les tâches de vision par ordinateur.