详细介绍基于EfficientNet图像分类的算法实现，给出伪代码，2000字以上。

EfficientNet是一种基于深度可分离卷积和网络缩放系数的图像分类算法。其核心思想是在保证精度的同时，尽可能减少网络的参数量和计算量。

算法实现流程如下:
1. 数据预处理：将输入图像进行预处理，包括缩放、归一化、增广等操作。
2. 模型构建：使用EfficientNet的模型构建函数来构建模型，其中可以自定义网络缩放系数、网络深度等参数。
3. 训练：使用带有优化器和损失函数的训练函数来训练模型。
4. 测试：使用测试数据集对模型进行评估，计算准确率等指标。

伪代码如下:

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 缩放、归一化、增广等操作
    ...
    return processed_data

# 模型构建
def build_model(scale, depth):
    model = EfficientNet(scale, depth)
    # 模型参数设置
    ...
    return model

# 训练
def train(model, data, epochs):
    optimizer = ...
    loss_function = ...
    for i in range(epochs):
        # 训练模型
        ...
    return model

# 测试
def test(model, data):
    accuracy = ...
    # 计算指标
    ...
    return accuracy

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    data = ...
    processed_data = preprocess_data(data)
    model = build_model(scale=1