EfficientNet-b3

EfficientNet-b3是Google研究人员提出的一种高效且精确的卷积神经网络架构，它是EfficientNet系列网络中的一个变体。EfficientNet系列网络通过使用复合系数（compound scaling method）在模型宽度、深度和分辨率之间进行平衡，从而达到在保持效率的同时提升准确性。

EfficientNet-b3相较于之前版本的EfficientNet，在模型的宽度、深度和分辨率上都进行了适度的扩展。其具体特点如下：

1. **自动模型大小调整**：通过自定义的复合系数，EfficientNet-b3在保持了EfficientNet模型的高效性的同时，对其进行了适当的放大。这使得EfficientNet-b3在多个维度上都有所增长，包括网络的深度（层数）、宽度（通道数）和输入图片的分辨率。

2. **缩放系数**：EfficientNet-b3利用缩放系数来平衡模型宽度、深度和分辨率的关系，这是通过一种科学的方法来分配资源，确保网络在不同维度上的增长可以相互促进，而不是相互抵消，从而达到更优的性能。

3. **MNASNet的基结构**：EfficientNet-b3的主体基于MNASNet，后者是一种通过神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）得到的模型，它在设计时就注重了效率和准确性。MNASNet的结构特点在于它的分组卷积和深度可分离卷积层，这些特点也被整合到EfficientNet-b3中。

4. **改进的训练策略**：除了网络结构的创新外，EfficientNet-b3在训练时也采用了包括自动混合精度训练（AMP）、标签平滑、随机擦除等技术，以进一步提高模型的泛化能力和准确性。