MobileNet V3的PyTorch实施 如Andrew Howard,Mark Sandler,Grace Chu,Chen-Chieh,Chen Bo,Tan Tan,Weijun Wang,Zhukun,Phuoming Pang,Vijay Vasudevan,Quoc 所著的所述,对MobileNet V3架构。 Adam在带有框架的ILSVRC2012基准测试中。 要求 数据集 下载ImageNet数据集并将验证图像移动到带标签的子文件夹中。 为此,您可以使用以下脚本: : 训练秘方 批次大小1024 时代150 学习率0.4(前5个时期从0.1提高到0.4) LR衰减策略余弦 重量衰减0.00004 辍学率0.2(小版0.75的0.1) 无重量衰减偏差和BN 标签平滑0.1(仅适用于大版本) 楷模 建筑学 # 参数 MFLOPs 前1名/前5名准确性(