مقدمه : 

در دنیای یادگیری عمیق، معماری‌های شبکه‌های عصبی به سرعت در حال توسعه و بهبود هستند. یکی از نمونه‌های جذاب این پیشرفت‌ها، معماری EfficientNet از تیم Google Research است.در زمینه یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) به عنوان یکی از موفق‌ترین معماری‌ها برای حل مسائلی مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص شیء و تشخیص چهره شناخته می‌شوند. با این حال، CNNها معمولاً دارای کارایی پایینی هستند و نیاز به منابع محاسباتی زیادی دارند.

معماری EfficientNet یک معماری شبکه عصبی کانولوشنی جدید است که با هدف بهبود کارایی و عملکرد CNNها طراحی شده است. این معماری از ترکیب سه عامل اصلی برای بهبود کارایی و عملکرد استفاده می‌کند:

• مقیاس‌بندی (Scaling): این عامل با افزایش ابعاد، عمق، عرض و وضوح شبکه، کارایی و عملکرد آن را بهبود می‌بخشد.
• سازگاری (Efficiency): این عامل با استفاده از تکنیک‌های مختلف، از جمله استفاده از لایه‌های باریک‌تر، فشرده‌سازی داده‌ها و کاهش تعداد پارامترها، کارایی شبکه را بهبود می‌بخشد.
• کارایی نسبی (Relative Efficiency): این عامل با استفاده از یک تابع بهینه‌سازی جدید، کارایی نسبی شبکه را در مقایسه با سایر معماری‌ها بهبود می‌بخشد.

مقیاس‌بندی (Scaling)

در معماری EfficientNet به معنای افزایش ابعاد، عمق، عرض و وضوح شبکه است. افزایش این عوامل می‌تواند کارایی و عملکرد شبکه را بهبود بخشد. با این حال، افزایش ابعاد شبکه نیز باعث افزایش تعداد پارامترها و محاسبات می‌شود، که می‌تواند کارایی آن را کاهش دهد.

معماری EfficientNet از یک تابع بهینه‌سازی جدید برای یافتن ترکیبی از ابعاد، عمق، عرض و وضوح شبکه استفاده می‌کند که کارایی و عملکرد آن را به حداکثر برساند. این تابع بهینه‌سازی، با استفاده از یک معیار جدید به نام EfficientNet Score، کارایی نسبی شبکه را در مقایسه با سایر معماری‌ها محاسبه می‌کند.

ابعاد شبکه

ابعاد شبکه، به معنای اندازه تصویر یا ورودی شبکه است. افزایش ابعاد شبکه، باعث افزایش تعداد پیکسل‌های ورودی شبکه می‌شود. این امر می‌تواند به شبکه کمک کند تا روابط پیچیده‌تری را در داده‌ها یاد بگیرد. با این حال، افزایش ابعاد شبکه نیز باعث افزایش تعداد پارامترها و محاسبات می‌شود.

عمق شبکه

عمق شبکه، به معنای تعداد لایه‌های شبکه است. افزایش عمق شبکه، باعث افزایش تعداد پارامترهای شبکه می‌شود. این امر می‌تواند به شبکه کمک کند تا روابط پیچیده‌تری را در داده‌ها یاد بگیرد. با این حال، افزایش عمق شبکه نیز می‌تواند باعث کاهش کارایی شبکه شود.

عرض شبکه

عرض شبکه، به معنای تعداد کانال‌های هر لایه است. افزایش عرض شبکه، باعث افزایش تعداد پارامترهای شبکه می‌شود. این امر می‌تواند به شبکه کمک کند تا روابط پیچیده‌تری را در داده‌ها یاد بگیرد. با این حال، افزایش عرض شبکه نیز می‌تواند باعث کاهش کارایی شبکه شود.

وضوح شبکه

وضوح شبکه، به معنای تعداد پیکسل‌های هر کانال است. افزایش وضوح شبکه، باعث افزایش تعداد پارامترهای شبکه می‌شود. این امر می‌تواند به شبکه کمک کند تا روابط پیچیده‌تری را در داده‌ها یاد بگیرد. با این حال، افزایش وضوح شبکه نیز می‌تواند باعث کاهش کارایی شبکه شود.

مقیاس‌بندی یک عامل مهم در بهبود کارایی و عملکرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی است. با این حال، افزایش ابعاد شبکه نیز می‌تواند باعث کاهش کارایی آن شود. بنابراین، مهم است که ترکیبی از ابعاد، عمق، عرض و وضوح شبکه را انتخاب کنیم که کارایی و عملکرد آن را به حداکثر برساند.

سازگاری (Efficiency) 

سازگاری (Efficiency) در معماری EfficientNet به معنای استفاده از تکنیک‌هایی برای بهبود کارایی شبکه بدون کاهش عملکرد آن است. این تکنیک‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• استفاده از لایه‌های باریک‌تر: لایه‌های باریک‌تر، داده‌های کمتری را پردازش می‌کنند و می‌توانند کارایی شبکه را بهبود بخشند.
• فشرده‌سازی داده‌ها: فشرده‌سازی داده‌ها می‌تواند حجم داده‌های پردازش شده توسط شبکه را کاهش دهد و کارایی آن را بهبود بخشد.
• کاهش تعداد پارامترها: کاهش تعداد پارامترها می‌تواند حجم محاسبات شبکه را کاهش دهد و کارایی آن را بهبود بخشد.

معماری EfficientNet از چندین تکنیک سازگاری برای بهبود کارایی شبکه استفاده می‌کند. از جمله این تکنیک‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• استفاده از لایه‌های باریک‌تر در لایه‌های اولیه شبکه: لایه‌های اولیه شبکه معمولاً با داده‌های کم‌حجم‌تری مواجه می‌شوند. بنابراین، استفاده از لایه‌های باریک‌تر در این لایه‌ها می‌تواند کارایی شبکه را بدون کاهش عملکرد آن بهبود بخشد.
• استفاده از فشرده‌سازی داده‌های پس از کانولوشن: فشرده‌سازی داده‌های پس از کانولوشن می‌تواند حجم داده‌های پردازش شده توسط شبکه را کاهش دهد و کارایی آن را بهبود بخشد.
• استفاده از کاهش تعداد پارامترها با استفاده از تکنیک‌هایی مانند Pruning و Quantization: Pruning می‌تواند تعداد پارامترهای شبکه را با حذف برخی از وزن‌های شبکه کاهش دهد. Quantization می‌تواند تعداد پارامترهای شبکه را با کاهش دقت وزن‌ها کاهش دهد.

سازگاری یک عامل مهم در بهبود کارایی شبکه‌های عصبی کانولوشنی است. این تکنیک‌ها می‌توانند به ما کمک کنند تا شبکه‌هایی با عملکرد بالا و کارایی بالا ایجاد کنیم.

کارایی نسبی (Relative Efficiency)

کارایی نسبی (Relative Efficiency) در معماری EfficientNet به معنای مقایسه کارایی یک شبکه با کارایی سایر شبکه‌ها است. این کارایی با استفاده از یک معیار جدید به نام EfficientNet Score محاسبه می‌شود.

EfficientNet Score یک معیار ترکیبی است که کارایی و عملکرد شبکه را در نظر می‌گیرد. این معیار با استفاده از فرمول زیر محاسبه می‌شود:

EfficientNet Score = Accuracy / (FLOPS * Parameters)

در این فرمول، Accuracy دقت شبکه، FLOPS تعداد محاسبات در هر ثانیه و Parameters تعداد پارامترهای شبکه است.

معماری EfficientNet از یک تابع بهینه‌سازی جدید برای یافتن ترکیبی از ابعاد، عمق، عرض و وضوح شبکه استفاده می‌کند که کارایی نسبی شبکه را در مقایسه با سایر معماری‌ها به حداکثر برساند.

نتیجه‌گیری

کارایی نسبی یک عامل مهم در مقایسه شبکه‌های عصبی کانولوشنی است. این معیار می‌تواند به ما کمک کند تا شبکه‌هایی را انتخاب کنیم که کارایی و عملکرد بالایی داشته باشند.

در اینجا چند نکته برای بهبود کارایی نسبی شبکه‌های عصبی کانولوشنی آورده شده است:

• از تکنیک‌های مقیاس‌بندی و سازگاری استفاده کنید.
• از معیارهای ارزیابی مناسبی برای اندازه‌گیری کارایی و عملکرد شبکه استفاده کنید.
• از ابزارهای بهینه‌سازی مناسب برای یافتن ترکیبی از ابعاد، عمق، عرض و وضوح شبکه که کارایی نسبی آن را به حداکثر برساند استفاده کنید.

مزایا

کاربردها