EfficientNetV2

EfficientNetV2 是一种用于图像分类的深度神经网络模型，它是 Google Brain 团队在 EfficientNet 的基础上进一步优化得到的。与其前身 EfficientNet 相比，EfficientNetV2 在准确性和速度方面都有了进一步的提升。

EfficientNetV2 的主要优化包括两个方面：一是通过改进网络结构和优化训练过程来提高准确性；二是通过使用新的模型架构设计和轻量级特征提取来提高速度。

具体来说，EfficientNetV2 在网络结构上采用了更加精细的模型设计，并引入了一种新的非线性激活函数 Swish-1 和一种新的注意力机制。此外，EfficientNetV2 还使用了一种称为 GridMask 的数据增强方法，可以在训练中提高模型的鲁棒性。

总之，EfficientNetV2 是一种高效准确的神经网络模型，可以在计算资源有限的情况下实现更好的性能。