efficientnet的模型构成框架

EfficientNet 的模型构成框架包括以下几个部分：

1. 输入层：接受输入图像的张量。输入图像的大小可以是任意尺寸，但在训练时需要进行标准化处理。

2. 卷积层（Convolutional Layers）：使用卷积操作对输入图像进行特征提取。EfficientNet 使用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和标准卷积（Standard Convolution）两种操作，以达到高效的特征提取效果。

3. 缩放层（Scaling Layers）：为了避免在训练过程中出现梯度消失或梯度爆炸的情况，EfficientNet 在每个深度可分离卷积层之后添加了一个缩放层，用于调整特征图的尺度。

4. 快捷连接（Shortcut Connections）：为了加速模型的训练和提高模型的准确率，EfficientNet 在卷积层之间添加了快捷连接，使得底层特征图能够直接连接到高层特征图中。

5. 池化层（Pooling Layers）：使用池化操作对特征图进行降维和聚合，使得模型更加稳定和高效。

6. 全局平均池化层（Global Average Pooling Layer）：对特征图进行平均池化操作，将特征图转换为全局特征向量。

7. 全连接层（Fully Connected Layers）：对全局特征向量进行分类或回归预测。

8. Dropout 层：为了防止模型过拟合，EfficientNet 在全连接层之间添加了 Dropout 层。

9. Softmax 层：对分类任务的输出进行概率化处理，使得输出结果更加直观和易解释。