EfficientNet是一种高效，可扩展的卷积神经网络结构，它是通过自动模型缩放方法得到的。该方法的主要思想是，在高效的基本网络结构中，通过增加网络深度，宽度和分辨率来提高模型的性能。这种方法可以避免手动调整网络结构的繁琐过程，同时提高了模型的效率和准确性。
EfficientNet的模型结构基于三个关键组件：深度、宽度和分辨率。深度指的是网络中的层数，宽度指的是每个层中的通道数，分辨率指的是输入图像的尺寸。通过对这三个组件进行平衡，可以得到高效而准确的模型。
在EfficientNet中，基本网络结构使用了轻量级的卷积块——MBConv块。MBConv块由一个1x1卷积、一个可扩展的深度可分离卷积和一个1x1卷积组成。其中，1x1卷积用于调整通道数，深度可分离卷积用于减少计算量和参数数量。通过堆叠多个MBConv块，可以构建出一个高效的基本网络结构。
在EfficientNet中，模型缩放方法主要分为两个步骤：首先，在基本网络结构上增加深度、宽度和分辨率；其次，在网络结构中使用复合缩放系数来平衡这三个组件。复合缩放系数包括一个深度缩放系数、一个宽度缩放系数和一个分辨率缩放系数。这些缩放系数通过一个复合函数进行组合，得到最终的缩放系数，用于调整模型结构。
EfficientNet的模型结构可以表示为EfficientNetB{N}，其中N是一个整数，表示模型的大小。模型大小越大，性能越好，但计算和存储成本也越高。目前，EfficientNet提供了B0到B7七个不同大小的模型，可以根据具体任务的需求选择合适的模型。
除了基本网络结构之外，EfficientNet还使用了一些其他的技术来提高模型的性能。其中最重要的是Swish激活函数，它比常用的ReLU激活函数具有更好的性能。此外，EfficientNet还使用了DropConnect技术来防止过拟合，并使用了标准化技术来提高模型的稳定性。
