# ReXNet系列 ## 概述 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](https://arxiv.org/pdf/2007.00992.pdf) ## 精度、FLOPS和参数量 | Models | Top1 | Top5 | Reference<br>top1| FLOPS<br/>(G) | Params<br/>(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。
