ReXNet是NAVER集团ClovaAI研发中心基于一种网络架构设计新范式而构建的网络。针对现有网络中存在的Representational Bottleneck问题，作者提出了一组新的设计原则。作者认为传统的网络架构设计范式会产生表达瓶颈，进而影响模型的性能。为研究此问题，作者研究了上万个随机网络生成特征的matric rank，同时进一步研究了网络层中通道配置方案。基于此，作者提出了一组简单而有效的设计原则，以消除表达瓶颈问题。论文地址
| Models | Top1 | Top5 | Reference top1 |
FLOPS (G) |
Params (M) |
|---|---|---|---|---|---|
| ReXNet_1_0 | 77.46 | 93.70 | 77.9 | 0.415 | 4.838 |
| ReXNet_1_3 | 79.13 | 94.64 | 79.5 | 0.683 | 7.611 |
| ReXNet_1_5 | 80.06 | 95.12 | 80.3 | 0.900 | 9.791 |
| ReXNet_2_0 | 81.22 | 95.36 | 81.6 | 1.561 | 16.449 |
| ReXNet_3_0 | 82.09 | 96.12 | 82.8 | 3.445 | 34.833 |
关于Inference speed等信息，敬请期待。