详细介绍《EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training》

《EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training》是由 Google Research 在 2021 年发表的一篇论文，主要介绍了 EfficientNetV2 模型的设计思想和实验结果。

EfficientNetV2 是在原有 EfficientNet 模型的基础上进行改进的版本，主要通过在模型结构、权重初始化和训练方式上的优化来提高模型的性能。

在模型结构上，EfficientNetV2 通过在原有的 EfficientNet 模型上增加了更多的深度和宽度，并且使用了更高效的卷积层（如 MixConv 和 CondConv），这样可以在不增加模型参数量的情况下提高模型的性能。

在权重初始化上，EfficientNetV2 使用了一种新的初始化方法，称为 "Weight Standardization"，可以使模型在训练过程中更快地收敛。

在训练方式上，EfficientNetV2 通过使用 "Stochastic Weight Averaging"（SWA）和 "Ranger" 优化器来加速模型的训练过程。

实验结果表明，EfficientNetV2 在 ImageNet 数据集上取得了非常优秀的结果，在模型参数量和计算复杂度相同的情况下，EfficientNetV2 的精度要高于其他现有的模型，并且在训练速度上也有了很大的提升。