针对efficientnet模型图像分类训练，学习率设为0.001合适还是0.01合适

学习率的选择需要结合具体的数据集、模型和训练策略来综合考虑。一般来说，学习率越大，模型更新的步长就越大，训练速度也会更快，但是过大的学习率容易导致模型发散无法收敛。因此，我们需要根据具体情况选择适当的学习率。

对于efficientnet模型图像分类训练，建议先从较小的学习率开始尝试，例如0.001，观察模型的训练情况，如果发现模型的训练速度过慢，可以逐步增大学习率，例如到0.01。同时，还可以结合学习率衰减策略，如cosine学习率衰减等来优化训练过程。