详细介绍基于EfficientNet图像分类的算法实现，给出伪代码。

EfficientNet是一种基于深度可分离卷积（depthwise separable convolution）和线性缩放的图像分类模型。

算法实现包括以下步骤：

1. 定义输入图像的尺寸和类别数。
2. 构建EfficientNet模型，包括多个基于深度可分离卷积和最大池化层的卷积块。
3. 在卷积块之后添加全局平均池化层和全连接层，得到分类结果。
4. 定义损失函数并使用优化器进行训练。

以下是用Keras实现EfficientNet图像分类的伪代码：

from efficientnet.tfkeras import EfficientNetB0

# 定义输入图像的尺寸和类别数
input_shape = (224, 224, 3)
num_classes = 1000

# 构建EfficientNet模型
model = EfficientNetB0(input_shape=input_shape, classes=num_classes)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

注意： EfficientNet 的版本会有所不同，EfficientNetB0 是其中一个版本。