EfficientNet从零开始

EfficientNet是一种先进的深度学习模型架构，最初由Google在2019年提出。它的设计目的是通过一种自适应的方式同时优化模型宽度、深度和分辨率，以实现更好的性能和更少的计算资源消耗。EfficientNet的核心思想是基于一个称为“移动优先”的原则，它使用了深度可分离卷积（Mobile Inverted Bottleneck），这使得模型既能保持轻量级又能保证效率。

EfficientNet的特点包括：
1. **规模因子** (Scaling Factor)：通过调整基础模型EfficientNet-B0的三个维度（深度、宽度和分辨率）来创建一系列变体，如B1、B2等，形成EfficientNet系列。
2. **网络宽度自适应**：宽度乘数W控制模型的宽度，通过增加更多的通道来提升性能。
3. **深度自适应**：通过改变重复模块的数量，控制模型的深度。
4. **分辨率自适应**：使用空间下采样来调节输入图像尺寸，保持计算复杂度相对稳定。

训练EfficientNet的一个关键点是其预训练权重的可用性，可以利用大规模数据集（如ImageNet）的预训练模型进行迁移学习，然后微调到特定任务上。