mobilenetv3.pytorch：ImageNet上的74.3％MobileNetV3-Large和67.2％Mobile...

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（