Cosa sono le reti EfficentNet

Reti EfficientNet: Tecnologie Chiave

🔍 Reti EfficientNet: Innovazione nel Deep Learning

Le reti EfficientNet rappresentano un'architettura ottimizzata che bilancia efficacemente profondità, larghezza e risoluzione della rete, raggiungendo prestazioni elevate con un numero di parametri ridotto.

📏 Compound Scaling

Il Compound Scaling è un approccio sistematico per scalare reti neurali in tre dimensioni:

  • ✅ **Profondità (Depth)**: Aumenta il numero di strati della rete.
  • ✅ **Larghezza (Width)**: Aumenta il numero di canali nei livelli convoluzionali.
  • ✅ **Risoluzione (Resolution)**: Aumenta la dimensione delle immagini di input.

🛠️ Inverted Bottleneck Convolution

L'**Inverted Bottleneck Convolution** è una tecnica chiave in EfficientNet che:

  • ✅ Espande le feature maps prima della convoluzione depth-wise aumentando il numero di canali
  • ✅ Si applica la convoluzione depth-wise separable che migliora l'efficienza computazionale.
  • ✅ Riduce il numero di parametri, mantenendo alte prestazioni. Il numero di canali viene ridotto

⚡ Attivazione Swish

L'attivazione Swish è una funzione di attivazione avanzata che migliora la propagazione del gradiente e accelera l'addestramento:

Swish(x) = x * sigmoid(x)

✅ Rispetto a ReLU, evita l'effetto delle "morti dei neuroni" migliorando la qualità dell'apprendimento.

🔍 Depth-wise Separable Convolution

Le Depth-wise Separable Convolutions riducono il costo computazionale separando:

  • ✅ **Depth-wise Convolution**: Ogni filtro agisce su un solo canale.
  • ✅ **Point-wise Convolution**: Usa convoluzioni 1x1 per combinare le feature maps.

🚀 Conclusione

Le **EfficientNet** sono tra le reti più efficienti per il Deep Learning, grazie al **Compound Scaling**, **Inverted Bottleneck Convolution**, **Swish Activation** e **Depth-wise Separable Convolution**, offrendo alte prestazioni con minore consumo computazionale. 🚀

CV CLASSIFICAZIONE di Jo & Luke

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