深度学习图像分类最新算法实践

最新的深度学习图像分类算法包括：

1. EfficientNet：一种高效的卷积神经网络结构，具有更好的准确性和更高的计算效率。

2. ResNeSt：一种改进的残差网络结构，通过增加多个特征重组来提高特征表达能力。

3. Vision Transformer（ViT）：一种基于Transformer的图像分类器，可以将图像划分为小块，并将其转换为序列。

4. Swin Transformer：一种新型的Transformer架构，可以在大规模图像分类任务中获得最先进的性能。

5. RegNet：一种基于神经网络结构搜索的高效网络结构，具有更低的计算成本和更好的性能。

这些算法都在ImageNet分类竞赛中获得了最先进的性能。如果要在实践中使用这些算法，可以使用开源深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行实现和训练。