使用 EfficientNet 微调进行图像分类
作者： Yixing Fu
创建日期 2020/06/30
最后修改日期 2023/07/10
描述：使用在 ImageNet 上预先训练的权重，将 EfficientNet 用于斯坦福犬分类。
简介：什么是 EfficientNet
EfficientNet 首次出现在 Tan 和 Le，2019 中，它是效率最高的模型之一（即，推理需要最少的 FLOPS），在 ImageNet 和常见的图像分类迁移学习任务中都达到了最先进的精度。
最小的基础模型类似于 MnasNet，它使用显著更小的模型实现了接近最先进的精度。通过引入一种启发式方法来扩展模型，EfficientNet 提供了一系列模型（从 B0 到 B7），这些模型在各种规模上都代表了效率和精度的良好结合。这种扩展启发式方法（复合缩放，详细信息请参阅 Tan 和 Le，2019）允许以效率为导向的基础模型（B0）在每个规模上超越模型，同时避免对超参数进行大量的网格搜索。
有关模型最新更新的摘要，请参阅 此处，其中应用了各种增强方案和半监督学习方法来进一步提高模型在 ImageNet 上的性能。这些模型扩展可以通过更新权重来使用，而无需更改模型架构。
EfficientNet 的 B0 到 B7 变体
（本节提供了一些关于“复合缩放”的详细信息，如果您只对使用模型感兴趣，可以跳过。）
根据 原始论文，人们可能认为 EfficientNet 是一个连续的模型系列，通过在论文中的公式（3）中任意选择缩放因子来创建。然而，分辨率、深度和宽度的选择也受到许多因素的限制。
- 分辨率：不能被 8、16 等整除的分辨率会导致一些层边界附近的零填充，从而浪费计算资源。这在模型的较小变体中尤为明显，因此 B0 和 B1 的输入分辨率分别选择为 224 和 240。
- 深度和宽度：EfficientNet 的构建块要求通道大小是 8 的倍数。
- 资源限制：当深度和宽度仍然可以增加时，内存限制可能会限制分辨率。在这种情况下，增加深度和/或宽度但保持分辨率仍然可以提高性能。
因此，每个 EfficientNet 模型变体的深度、宽度和分辨率都是手工选择的，并且经证明可以产生良好的结果，尽管它们可能与复合缩放公式有很大偏差。因此，Keras 实现（下面详细介绍）只提供了这 8 个模型，从 B0 到 B7，而不是允许任意选择宽度/深度/分辨率参数。
Keras 中的 EfficientNet 实现
从 v2.3 版本开始，Keras 中已包含 EfficientNet B0 到 B7 的实现。要使用 EfficientNetB0 对来自 ImageNet 的 1000 类图像进行分类，请运行
from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0
model = EfficientNetB0(weights='imagenet')
该模型接受形状为 (224, 224, 3) 的输入图像，输入数据应在 [0, 255] 范围内。归一化作为模型的一部分包含在内。
由于在 ImageNet 上训练 EfficientNet 需要大量的资源和一些不在模型架构本身中的技术。因此，Keras 实现默认情况下加载通过使用 AutoAugment 训练获得的预训练权重。
对于 B0 到 B7 的基础模型，输入形状不同。以下是每个模型的预期输入形状列表。
| 基础模型 | 分辨率 |
|---|---|
| EfficientNetB0 | 224 |
| EfficientNetB1 | 240 |
| EfficientNetB2 | 260 |
| EfficientNetB3 | 300 |
| EfficientNetB4 | 380 |
| EfficientNetB5 | 456 |
| EfficientNetB6 | 528 |
| EfficientNetB7 | 600 |
当模型用于迁移学习时，Keras 实现提供了一个选项来移除顶层
model = EfficientNetB0(include_top=False, weights='imagenet')
此选项将排除将倒数第二层的 1280 个特征转换为 1000 个 ImageNet 类别的预测的最终 Dense 层。用自定义层替换顶层允许在迁移学习工作流程中使用 EfficientNet 作为特征提取器。
模型构造函数中值得注意的另一个参数是 drop_connect_rate，它控制负责 随机深度 的 dropout 率。此参数用作微调中额外正则化的切换，但不影响加载的权重。例如，当需要更强的正则化时，请尝试
model = EfficientNetB0(weights='imagenet', drop_connect_rate=0.4)
默认值为 0.2。
示例：用于斯坦福犬的 EfficientNetB0。
EfficientNet 能够完成广泛的图像分类任务。这使其成为迁移学习的良好模型。作为端到端示例，我们将展示在 斯坦福犬 数据集上使用预训练的 EfficientNetB0。
设置和数据加载
import numpy as np
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf # For tf.data
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras import layers
from keras.applications import EfficientNetB0
# IMG_SIZE is determined by EfficientNet model choice
IMG_SIZE = 224
BATCH_SIZE = 64
加载数据
在这里，我们从 tensorflow_datasets（以下简称 TFDS）加载数据。斯坦福犬数据集在 TFDS 中作为 stanford_dogs 提供。它包含 20,580 张图像，这些图像属于 120 类犬种（12,000 张用于训练，8,580 张用于测试）。
只需更改下面的 dataset_name，您也可以尝试将此笔记本用于 TFDS 中的其他数据集，例如 cifar10、cifar100、food101 等。当图像比 EfficientNet 输入的大小小得多时，我们可以简单地对输入图像进行上采样。在 Tan 和 Le，2019 年 中表明，即使输入图像保持较小，迁移学习结果对于更高的分辨率也更好。
dataset_name = "stanford_dogs"
(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load(
dataset_name, split=["train", "test"], with_info=True, as_supervised=True
)
NUM_CLASSES = ds_info.features["label"].num_classes
当数据集包含各种大小的图像时，我们需要将它们调整为共享大小。斯坦福犬数据集仅包含至少 200x200 像素大小的图像。在这里，我们将图像调整为 EfficientNet 所需的输入大小。
size = (IMG_SIZE, IMG_SIZE)
ds_train = ds_train.map(lambda image, label: (tf.image.resize(image, size), label))
ds_test = ds_test.map(lambda image, label: (tf.image.resize(image, size), label))
可视化数据
以下代码显示了前 9 张图像及其标签。
def format_label(label):
string_label = label_info.int2str(label)
return string_label.split("-")[1]
label_info = ds_info.features["label"]
for i, (image, label) in enumerate(ds_train.take(9)):
ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
plt.imshow(image.numpy().astype("uint8"))
plt.title("{}".format(format_label(label)))
plt.axis("off")
数据增强
我们可以使用预处理层 API 进行图像增强。
img_augmentation_layers = [
layers.RandomRotation(factor=0.15),
layers.RandomTranslation(height_factor=0.1, width_factor=0.1),
layers.RandomFlip(),
layers.RandomContrast(factor=0.1),
]
def img_augmentation(images):
for layer in img_augmentation_layers:
images = layer(images)
return images
此 Sequential 模型对象既可以作为我们稍后构建的模型的一部分使用，也可以作为在将数据馈送到模型之前进行预处理的函数使用。将它们用作函数可以轻松地可视化增强的图像。在这里，我们绘制了给定图形增强结果的 9 个示例。
for image, label in ds_train.take(1):
for i in range(9):
ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
aug_img = img_augmentation(np.expand_dims(image.numpy(), axis=0))
aug_img = np.array(aug_img)
plt.imshow(aug_img[0].astype("uint8"))
plt.title("{}".format(format_label(label)))
plt.axis("off")
准备输入
一旦我们验证了输入数据和增强工作正常，我们就为训练准备数据集。输入数据被调整为统一的 IMG_SIZE。标签被置于独热（也称为分类）编码中。数据集被批处理。
注意：prefetch 和 AUTOTUNE 在某些情况下可能会提高性能，但取决于环境和使用的特定数据集。有关数据管道性能的更多信息，请参阅此 指南。
# One-hot / categorical encoding
def input_preprocess_train(image, label):
image = img_augmentation(image)
label = tf.one_hot(label, NUM_CLASSES)
return image, label
def input_preprocess_test(image, label):
label = tf.one_hot(label, NUM_CLASSES)
return image, label
ds_train = ds_train.map(input_preprocess_train, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
ds_train = ds_train.batch(batch_size=BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
ds_train = ds_train.prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
ds_test = ds_test.map(input_preprocess_test, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
ds_test = ds_test.batch(batch_size=BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
从头开始训练模型
我们构建了一个具有 120 个输出类的 EfficientNetB0，该模型从头开始初始化
注意：准确率将非常缓慢地增加，并且可能会过拟合。
model = EfficientNetB0(
include_top=True,
weights=None,
classes=NUM_CLASSES,
input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3),
)
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()
epochs = 40 # @param {type: "slider", min:10, max:100}
hist = model.fit(ds_train, epochs=epochs, validation_data=ds_test)
Model: "efficientnetb0"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ Connected to ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ input_layer │ (None, 224, 224, │ 0 │ - │ │ (InputLayer) │ 3) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ rescaling │ (None, 224, 224, │ 0 │ input_layer[0][0] │ │ (Rescaling) │ 3) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ normalization │ (None, 224, 224, │ 7 │ rescaling[0][0] │ │ (Normalization) │ 3) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ stem_conv_pad │ (None, 225, 225, │ 0 │ normalization[0][0] │ │ (ZeroPadding2D) │ 3) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ stem_conv (Conv2D) │ (None, 112, 112, │ 864 │ stem_conv_pad[0][0] │ │ │ 32) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ stem_bn │ (None, 112, 112, │ 128 │ stem_conv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 32) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ stem_activation │ (None, 112, 112, │ 0 │ stem_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 32) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_dwconv │ (None, 112, 112, │ 288 │ stem_activation[0][… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 32) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_bn │ (None, 112, 112, │ 128 │ block1a_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 32) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_activation │ (None, 112, 112, │ 0 │ block1a_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 32) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_se_squeeze │ (None, 32) │ 0 │ block1a_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_se_reshape │ (None, 1, 1, 32) │ 0 │ block1a_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_se_reduce │ (None, 1, 1, 8) │ 264 │ block1a_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_se_expand │ (None, 1, 1, 32) │ 288 │ block1a_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_se_excite │ (None, 112, 112, │ 0 │ block1a_activation[… │ │ (Multiply) │ 32) │ │ block1a_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_project_co… │ (None, 112, 112, │ 512 │ block1a_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 16) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block1a_project_bn │ (None, 112, 112, │ 64 │ block1a_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 16) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_expand_conv │ (None, 112, 112, │ 1,536 │ block1a_project_bn[… │ │ (Conv2D) │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_expand_bn │ (None, 112, 112, │ 384 │ block2a_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_expand_act… │ (None, 112, 112, │ 0 │ block2a_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_dwconv_pad │ (None, 113, 113, │ 0 │ block2a_expand_acti… │ │ (ZeroPadding2D) │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_dwconv │ (None, 56, 56, │ 864 │ block2a_dwconv_pad[… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_bn │ (None, 56, 56, │ 384 │ block2a_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_activation │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2a_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 96) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_se_squeeze │ (None, 96) │ 0 │ block2a_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_se_reshape │ (None, 1, 1, 96) │ 0 │ block2a_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_se_reduce │ (None, 1, 1, 4) │ 388 │ block2a_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_se_expand │ (None, 1, 1, 96) │ 480 │ block2a_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_se_excite │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2a_activation[… │ │ (Multiply) │ 96) │ │ block2a_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_project_co… │ (None, 56, 56, │ 2,304 │ block2a_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 24) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2a_project_bn │ (None, 56, 56, │ 96 │ block2a_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 24) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_expand_conv │ (None, 56, 56, │ 3,456 │ block2a_project_bn[… │ │ (Conv2D) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_expand_bn │ (None, 56, 56, │ 576 │ block2b_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_expand_act… │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2b_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_dwconv │ (None, 56, 56, │ 1,296 │ block2b_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_bn │ (None, 56, 56, │ 576 │ block2b_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_activation │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2b_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_se_squeeze │ (None, 144) │ 0 │ block2b_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_se_reshape │ (None, 1, 1, 144) │ 0 │ block2b_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_se_reduce │ (None, 1, 1, 6) │ 870 │ block2b_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_se_expand │ (None, 1, 1, 144) │ 1,008 │ block2b_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_se_excite │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2b_activation[… │ │ (Multiply) │ 144) │ │ block2b_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_project_co… │ (None, 56, 56, │ 3,456 │ block2b_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 24) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_project_bn │ (None, 56, 56, │ 96 │ block2b_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 24) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_drop │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2b_project_bn[… │ │ (Dropout) │ 24) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block2b_add (Add) │ (None, 56, 56, │ 0 │ block2b_drop[0][0], │ │ │ 24) │ │ block2a_project_bn[… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_expand_conv │ (None, 56, 56, │ 3,456 │ block2b_add[0][0] │ │ (Conv2D) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_expand_bn │ (None, 56, 56, │ 576 │ block3a_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_expand_act… │ (None, 56, 56, │ 0 │ block3a_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_dwconv_pad │ (None, 59, 59, │ 0 │ block3a_expand_acti… │ │ (ZeroPadding2D) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_dwconv │ (None, 28, 28, │ 3,600 │ block3a_dwconv_pad[… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_bn │ (None, 28, 28, │ 576 │ block3a_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_activation │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3a_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 144) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_se_squeeze │ (None, 144) │ 0 │ block3a_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_se_reshape │ (None, 1, 1, 144) │ 0 │ block3a_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_se_reduce │ (None, 1, 1, 6) │ 870 │ block3a_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_se_expand │ (None, 1, 1, 144) │ 1,008 │ block3a_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_se_excite │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3a_activation[… │ │ (Multiply) │ 144) │ │ block3a_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_project_co… │ (None, 28, 28, │ 5,760 │ block3a_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 40) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3a_project_bn │ (None, 28, 28, │ 160 │ block3a_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 40) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_expand_conv │ (None, 28, 28, │ 9,600 │ block3a_project_bn[… │ │ (Conv2D) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_expand_bn │ (None, 28, 28, │ 960 │ block3b_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_expand_act… │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3b_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_dwconv │ (None, 28, 28, │ 6,000 │ block3b_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_bn │ (None, 28, 28, │ 960 │ block3b_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_activation │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3b_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_se_squeeze │ (None, 240) │ 0 │ block3b_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_se_reshape │ (None, 1, 1, 240) │ 0 │ block3b_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_se_reduce │ (None, 1, 1, 10) │ 2,410 │ block3b_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_se_expand │ (None, 1, 1, 240) │ 2,640 │ block3b_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_se_excite │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3b_activation[… │ │ (Multiply) │ 240) │ │ block3b_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_project_co… │ (None, 28, 28, │ 9,600 │ block3b_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 40) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_project_bn │ (None, 28, 28, │ 160 │ block3b_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 40) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_drop │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3b_project_bn[… │ │ (Dropout) │ 40) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block3b_add (Add) │ (None, 28, 28, │ 0 │ block3b_drop[0][0], │ │ │ 40) │ │ block3a_project_bn[… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_expand_conv │ (None, 28, 28, │ 9,600 │ block3b_add[0][0] │ │ (Conv2D) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_expand_bn │ (None, 28, 28, │ 960 │ block4a_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_expand_act… │ (None, 28, 28, │ 0 │ block4a_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_dwconv_pad │ (None, 29, 29, │ 0 │ block4a_expand_acti… │ │ (ZeroPadding2D) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_dwconv │ (None, 14, 14, │ 2,160 │ block4a_dwconv_pad[… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_bn │ (None, 14, 14, │ 960 │ block4a_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_activation │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4a_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 240) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_se_squeeze │ (None, 240) │ 0 │ block4a_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_se_reshape │ (None, 1, 1, 240) │ 0 │ block4a_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_se_reduce │ (None, 1, 1, 10) │ 2,410 │ block4a_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_se_expand │ (None, 1, 1, 240) │ 2,640 │ block4a_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_se_excite │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4a_activation[… │ │ (Multiply) │ 240) │ │ block4a_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_project_co… │ (None, 14, 14, │ 19,200 │ block4a_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4a_project_bn │ (None, 14, 14, │ 320 │ block4a_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_expand_conv │ (None, 14, 14, │ 38,400 │ block4a_project_bn[… │ │ (Conv2D) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_expand_bn │ (None, 14, 14, │ 1,920 │ block4b_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_expand_act… │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4b_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_dwconv │ (None, 14, 14, │ 4,320 │ block4b_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_bn │ (None, 14, 14, │ 1,920 │ block4b_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_activation │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4b_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_se_squeeze │ (None, 480) │ 0 │ block4b_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_se_reshape │ (None, 1, 1, 480) │ 0 │ block4b_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_se_reduce │ (None, 1, 1, 20) │ 9,620 │ block4b_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_se_expand │ (None, 1, 1, 480) │ 10,080 │ block4b_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_se_excite │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4b_activation[… │ │ (Multiply) │ 480) │ │ block4b_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_project_co… │ (None, 14, 14, │ 38,400 │ block4b_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_project_bn │ (None, 14, 14, │ 320 │ block4b_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_drop │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4b_project_bn[… │ │ (Dropout) │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4b_add (Add) │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4b_drop[0][0], │ │ │ 80) │ │ block4a_project_bn[… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_expand_conv │ (None, 14, 14, │ 38,400 │ block4b_add[0][0] │ │ (Conv2D) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_expand_bn │ (None, 14, 14, │ 1,920 │ block4c_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_expand_act… │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4c_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_dwconv │ (None, 14, 14, │ 4,320 │ block4c_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_bn │ (None, 14, 14, │ 1,920 │ block4c_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_activation │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4c_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_se_squeeze │ (None, 480) │ 0 │ block4c_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_se_reshape │ (None, 1, 1, 480) │ 0 │ block4c_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_se_reduce │ (None, 1, 1, 20) │ 9,620 │ block4c_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_se_expand │ (None, 1, 1, 480) │ 10,080 │ block4c_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_se_excite │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4c_activation[… │ │ (Multiply) │ 480) │ │ block4c_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_project_co… │ (None, 14, 14, │ 38,400 │ block4c_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_project_bn │ (None, 14, 14, │ 320 │ block4c_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_drop │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4c_project_bn[… │ │ (Dropout) │ 80) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block4c_add (Add) │ (None, 14, 14, │ 0 │ block4c_drop[0][0], │ │ │ 80) │ │ block4b_add[0][0] │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_expand_conv │ (None, 14, 14, │ 38,400 │ block4c_add[0][0] │ │ (Conv2D) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_expand_bn │ (None, 14, 14, │ 1,920 │ block5a_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_expand_act… │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5a_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_dwconv │ (None, 14, 14, │ 12,000 │ block5a_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_bn │ (None, 14, 14, │ 1,920 │ block5a_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_activation │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5a_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 480) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_se_squeeze │ (None, 480) │ 0 │ block5a_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_se_reshape │ (None, 1, 1, 480) │ 0 │ block5a_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_se_reduce │ (None, 1, 1, 20) │ 9,620 │ block5a_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_se_expand │ (None, 1, 1, 480) │ 10,080 │ block5a_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_se_excite │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5a_activation[… │ │ (Multiply) │ 480) │ │ block5a_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_project_co… │ (None, 14, 14, │ 53,760 │ block5a_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5a_project_bn │ (None, 14, 14, │ 448 │ block5a_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_expand_conv │ (None, 14, 14, │ 75,264 │ block5a_project_bn[… │ │ (Conv2D) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_expand_bn │ (None, 14, 14, │ 2,688 │ block5b_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_expand_act… │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5b_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_dwconv │ (None, 14, 14, │ 16,800 │ block5b_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_bn │ (None, 14, 14, │ 2,688 │ block5b_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_activation │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5b_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_se_squeeze │ (None, 672) │ 0 │ block5b_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_se_reshape │ (None, 1, 1, 672) │ 0 │ block5b_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_se_reduce │ (None, 1, 1, 28) │ 18,844 │ block5b_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_se_expand │ (None, 1, 1, 672) │ 19,488 │ block5b_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_se_excite │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5b_activation[… │ │ (Multiply) │ 672) │ │ block5b_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_project_co… │ (None, 14, 14, │ 75,264 │ block5b_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_project_bn │ (None, 14, 14, │ 448 │ block5b_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_drop │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5b_project_bn[… │ │ (Dropout) │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5b_add (Add) │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5b_drop[0][0], │ │ │ 112) │ │ block5a_project_bn[… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_expand_conv │ (None, 14, 14, │ 75,264 │ block5b_add[0][0] │ │ (Conv2D) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_expand_bn │ (None, 14, 14, │ 2,688 │ block5c_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_expand_act… │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5c_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_dwconv │ (None, 14, 14, │ 16,800 │ block5c_expand_acti… │ │ (DepthwiseConv2D) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_bn │ (None, 14, 14, │ 2,688 │ block5c_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_activation │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5c_bn[0][0] │ │ (Activation) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_se_squeeze │ (None, 672) │ 0 │ block5c_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_se_reshape │ (None, 1, 1, 672) │ 0 │ block5c_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_se_reduce │ (None, 1, 1, 28) │ 18,844 │ block5c_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_se_expand │ (None, 1, 1, 672) │ 19,488 │ block5c_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_se_excite │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5c_activation[… │ │ (Multiply) │ 672) │ │ block5c_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_project_co… │ (None, 14, 14, │ 75,264 │ block5c_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_project_bn │ (None, 14, 14, │ 448 │ block5c_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_drop │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5c_project_bn[… │ │ (Dropout) │ 112) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block5c_add (Add) │ (None, 14, 14, │ 0 │ block5c_drop[0][0], │ │ │ 112) │ │ block5b_add[0][0] │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_expand_conv │ (None, 14, 14, │ 75,264 │ block5c_add[0][0] │ │ (Conv2D) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_expand_bn │ (None, 14, 14, │ 2,688 │ block6a_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_expand_act… │ (None, 14, 14, │ 0 │ block6a_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_dwconv_pad │ (None, 17, 17, │ 0 │ block6a_expand_acti… │ │ (ZeroPadding2D) │ 672) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_dwconv │ (None, 7, 7, 672) │ 16,800 │ block6a_dwconv_pad[… │ │ (DepthwiseConv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_bn │ (None, 7, 7, 672) │ 2,688 │ block6a_dwconv[0][0] │ │ (BatchNormalizatio… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_activation │ (None, 7, 7, 672) │ 0 │ block6a_bn[0][0] │ │ (Activation) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_se_squeeze │ (None, 672) │ 0 │ block6a_activation[… │ │ (GlobalAveragePool… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_se_reshape │ (None, 1, 1, 672) │ 0 │ block6a_se_squeeze[… │ │ (Reshape) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_se_reduce │ (None, 1, 1, 28) │ 18,844 │ block6a_se_reshape[… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_se_expand │ (None, 1, 1, 672) │ 19,488 │ block6a_se_reduce[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_se_excite │ (None, 7, 7, 672) │ 0 │ block6a_activation[… │ │ (Multiply) │ │ │ block6a_se_expand[0… │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_project_co… │ (None, 7, 7, 192) │ 129,024 │ block6a_se_excite[0… │ │ (Conv2D) │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6a_project_bn │ (None, 7, 7, 192) │ 768 │ block6a_project_con… │ │ (BatchNormalizatio… │ │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6b_expand_conv │ (None, 7, 7, │ 221,184 │ block6a_project_bn[… │ │ (Conv2D) │ 1152) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6b_expand_bn │ (None, 7, 7, │ 4,608 │ block6b_expand_conv… │ │ (BatchNormalizatio… │ 1152) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ block6b_expand_act… │ (None, 7, 7, │ 0 │ block6b_expand_bn[0… │ │ (Activation) │ 1152) │ │ │ ├─────────────────────┼───────────────────┼─────────┼──────────────────────┤ │ 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WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1700241724.682725 1549299 device_compiler.h:187] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process.
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187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 90s 480ms/step - accuracy: 0.5736 - loss: 1.4419 - val_accuracy: 0.2240 - val_loss: 4.1604
Epoch 39/40
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 91s 486ms/step - accuracy: 0.6025 - loss: 1.3612 - val_accuracy: 0.2344 - val_loss: 4.0505
Epoch 40/40
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 89s 474ms/step - accuracy: 0.6199 - loss: 1.2889 - val_accuracy: 0.2151 - val_loss: 4.3660
训练模型相对较快。这可能让人觉得在任何想要的数据集上从头开始训练 EfficientNet 很容易。然而，在较小的数据集上训练 EfficientNet，尤其是那些分辨率较低的数据集，例如 CIFAR-100，面临着过拟合的重大挑战。
因此，从头开始训练需要非常小心地选择超参数，并且很难找到合适的正则化。它也将更加消耗资源。绘制训练和验证准确率可以清楚地表明，验证准确率停滞在较低的值上。
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_hist(hist):
plt.plot(hist.history["accuracy"])
plt.plot(hist.history["val_accuracy"])
plt.title("model accuracy")
plt.ylabel("accuracy")
plt.xlabel("epoch")
plt.legend(["train", "validation"], loc="upper left")
plt.show()
plot_hist(hist)
从预训练权重进行迁移学习
在这里，我们用预训练的 ImageNet 权重初始化模型，并在我们自己的数据集上对其进行微调。
def build_model(num_classes):
inputs = layers.Input(shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3))
model = EfficientNetB0(include_top=False, input_tensor=inputs, weights="imagenet")
# Freeze the pretrained weights
model.trainable = False
# Rebuild top
x = layers.GlobalAveragePooling2D(name="avg_pool")(model.output)
x = layers.BatchNormalization()(x)
top_dropout_rate = 0.2
x = layers.Dropout(top_dropout_rate, name="top_dropout")(x)
outputs = layers.Dense(num_classes, activation="softmax", name="pred")(x)
# Compile
model = keras.Model(inputs, outputs, name="EfficientNet")
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-2)
model.compile(
optimizer=optimizer, loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]
)
return model
迁移学习的第一步是冻结所有层，只训练顶层。对于此步骤，可以使用相对较大的学习率（1e-2）。请注意，验证准确率和损失通常会优于训练准确率和损失。这是因为正则化很强，它只抑制训练时间指标。
请注意，收敛可能需要长达 50 个周期，具体取决于学习率的选择。如果没有应用图像增强层，验证准确率可能只会达到约 60%。
model = build_model(num_classes=NUM_CLASSES)
epochs = 25 # @param {type: "slider", min:8, max:80}
hist = model.fit(ds_train, epochs=epochs, validation_data=ds_test)
plot_hist(hist)
Epoch 1/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 108s 432ms/step - accuracy: 0.2654 - loss: 4.3710 - val_accuracy: 0.6888 - val_loss: 1.0875
Epoch 2/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 119s 412ms/step - accuracy: 0.4863 - loss: 2.0996 - val_accuracy: 0.7282 - val_loss: 0.9072
Epoch 3/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 78s 416ms/step - accuracy: 0.5422 - loss: 1.7120 - val_accuracy: 0.7411 - val_loss: 0.8574
Epoch 4/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 412ms/step - accuracy: 0.5509 - loss: 1.6472 - val_accuracy: 0.7451 - val_loss: 0.8457
Epoch 5/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 81s 431ms/step - accuracy: 0.5744 - loss: 1.5373 - val_accuracy: 0.7424 - val_loss: 0.8649
Epoch 6/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 78s 417ms/step - accuracy: 0.5715 - loss: 1.5595 - val_accuracy: 0.7374 - val_loss: 0.8736
Epoch 7/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 81s 432ms/step - accuracy: 0.5802 - loss: 1.5045 - val_accuracy: 0.7430 - val_loss: 0.8675
Epoch 8/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 411ms/step - accuracy: 0.5839 - loss: 1.4972 - val_accuracy: 0.7392 - val_loss: 0.8647
Epoch 9/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 411ms/step - accuracy: 0.5929 - loss: 1.4699 - val_accuracy: 0.7508 - val_loss: 0.8634
Epoch 10/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 82s 437ms/step - accuracy: 0.6040 - loss: 1.4442 - val_accuracy: 0.7520 - val_loss: 0.8480
Epoch 11/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 78s 416ms/step - accuracy: 0.5972 - loss: 1.4626 - val_accuracy: 0.7379 - val_loss: 0.8879
Epoch 12/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 79s 421ms/step - accuracy: 0.5965 - loss: 1.4700 - val_accuracy: 0.7383 - val_loss: 0.9409
Epoch 13/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 82s 420ms/step - accuracy: 0.6034 - loss: 1.4533 - val_accuracy: 0.7474 - val_loss: 0.8922
Epoch 14/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 81s 435ms/step - accuracy: 0.6053 - loss: 1.4170 - val_accuracy: 0.7416 - val_loss: 0.9119
Epoch 15/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 411ms/step - accuracy: 0.6059 - loss: 1.4125 - val_accuracy: 0.7406 - val_loss: 0.9205
Epoch 16/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 82s 438ms/step - accuracy: 0.5979 - loss: 1.4554 - val_accuracy: 0.7392 - val_loss: 0.9120
Epoch 17/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 411ms/step - accuracy: 0.6081 - loss: 1.4089 - val_accuracy: 0.7423 - val_loss: 0.9305
Epoch 18/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 82s 436ms/step - accuracy: 0.6041 - loss: 1.4390 - val_accuracy: 0.7380 - val_loss: 0.9644
Epoch 19/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 79s 417ms/step - accuracy: 0.6018 - loss: 1.4324 - val_accuracy: 0.7439 - val_loss: 0.9129
Epoch 20/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 81s 430ms/step - accuracy: 0.6057 - loss: 1.4342 - val_accuracy: 0.7305 - val_loss: 0.9463
Epoch 21/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 410ms/step - accuracy: 0.6209 - loss: 1.3824 - val_accuracy: 0.7410 - val_loss: 0.9503
Epoch 22/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 78s 419ms/step - accuracy: 0.6170 - loss: 1.4246 - val_accuracy: 0.7336 - val_loss: 0.9606
Epoch 23/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 85s 455ms/step - accuracy: 0.6153 - loss: 1.4009 - val_accuracy: 0.7334 - val_loss: 0.9520
Epoch 24/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 82s 438ms/step - accuracy: 0.6051 - loss: 1.4343 - val_accuracy: 0.7435 - val_loss: 0.9403
Epoch 25/25
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 138s 416ms/step - accuracy: 0.6065 - loss: 1.4131 - val_accuracy: 0.7456 - val_loss: 0.9307
第二步是解冻一些层，并使用较小的学习率拟合模型。在这个例子中，我们展示了解冻所有层，但是根据具体的数据集，可能需要只解冻一部分层。
当使用预训练模型进行特征提取效果足够好时，此步骤将对验证准确率的提升非常有限。在我们的案例中，我们只看到了很小的改进，因为 ImageNet 预训练已经使模型接触了大量的犬类图像。
另一方面，当我们在与 ImageNet 更不同的数据集上使用预训练权重时，此微调步骤至关重要，因为特征提取器也需要进行相当程度的调整。如果选择 CIFAR-100 数据集而不是，则可以证明这种情况，其中微调将验证准确率提高了约 10%，从而在 EfficientNetB0 上超过了 80%。
关于冻结/解冻模型的旁注：设置 Model 的 trainable 将同时将属于 Model 的所有层设置为相同的 trainable 属性。每个层只有在自身和包含它的模型都可训练时才可训练。因此，当我们需要部分冻结/解冻模型时，我们需要确保模型的 trainable 属性设置为 True。
def unfreeze_model(model):
# We unfreeze the top 20 layers while leaving BatchNorm layers frozen
for layer in model.layers[-20:]:
if not isinstance(layer, layers.BatchNormalization):
layer.trainable = True
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)
model.compile(
optimizer=optimizer, loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]
)
unfreeze_model(model)
epochs = 4 # @param {type: "slider", min:4, max:10}
hist = model.fit(ds_train, epochs=epochs, validation_data=ds_test)
plot_hist(hist)
Epoch 1/4
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 111s 442ms/step - accuracy: 0.6310 - loss: 1.3425 - val_accuracy: 0.7565 - val_loss: 0.8874
Epoch 2/4
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 77s 413ms/step - accuracy: 0.6518 - loss: 1.2755 - val_accuracy: 0.7635 - val_loss: 0.8588
Epoch 3/4
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 82s 437ms/step - accuracy: 0.6491 - loss: 1.2426 - val_accuracy: 0.7663 - val_loss: 0.8419
Epoch 4/4
187/187 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 79s 419ms/step - accuracy: 0.6625 - loss: 1.1775 - val_accuracy: 0.7701 - val_loss: 0.8284
微调 EfficientNet 的技巧
关于解冻层
BatchNormalization层需要保持冻结 (更多详细信息)。如果它们也被设置为可训练的，那么解冻后的第一个周期将显着降低准确率。- 在某些情况下，打开一部分层而不是解冻所有层可能更有益。当使用更大的模型（例如 B7）时，这将使微调更快。
- 每个块都需要全部打开或关闭。这是因为架构包括从每个块的第一层到最后一层的捷径。不尊重块也会严重损害最终的性能。
利用 EfficientNet 的一些其他技巧
- EfficientNet 的更大变体并不保证性能提高，特别是对于数据量较少或类别较少的任务而言。在这种情况下，选择的 EfficientNet 变体越大，调整超参数就越困难。
- EMA（指数移动平均）在从头开始训练 EfficientNet 时非常有用，但在迁移学习中却不是很有用。
- 不要在迁移学习中使用原始论文中的 RMSprop 设置。动量和学习率对于迁移学习来说太高了。它很容易破坏预训练权重，并导致损失爆炸。一个快速检查是查看损失（作为分类交叉熵）在同一时期后是否变得显着大于 log(NUM_CLASSES)。如果是这样，初始学习率/动量过高。
- 较小的批量大小有利于验证准确率，这可能是由于有效地提供了正则化。