EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它通过系统化的方法来提升模型的性能和效率。由Google AI提出，EfficientNet的设计理念是通过网络的复合缩放（compound scaling）来均衡地扩展网络的深度（depth）、宽度（width）和分辨率（resolution），从而在保持高准确度的同时显著降低计算成本。以下是EfficientNet结构的主要特点：
1. 复合缩放（Compound Scaling）
EfficientNet提出了一种复合缩放方法，系统地缩放网络的所有维度，包括深度、宽度和分辨率：
深度（Depth）：增加网络的层数，使网络能够捕捉到更复杂的特征。
宽度（Width）：增加每一层的卷积核数量，使网络能够提取更多的特征。
分辨率（Resolution）：增加输入图像的分辨率，使网络能够捕捉到更多的细节信息。
复合缩放通过一个单一的复合系数来同时调整这三个维度，避免了只调整单一维度带来的次优结果。
2. 高效的模型设计（Efficient Architecture）
EfficientNet基于MobileNetV3的一些设计原则，并进行了优化，采用了以下几种高效的模块：
MBConv模块：使用了移动设备上常用的瓶颈卷积模块（Mobile Inverted Bottleneck Convolution），结合深度可分离卷积和扩展层（Expansion Layer），在保持高效的同时提升了模型性能。
Swish激活函数：相比传统的ReLU激活函数，Swish激活函数能够提供更好的梯度流动和模型性能。
3. 自动化搜索（Neural Architecture Search, NAS）
EfficientNet的基础网络（EfficientNet-B0）通过Neural Architecture Search（NAS）找到。NAS自动搜索出一种高效的基础架构，再基于此架构通过复合缩放来构建不同尺寸的EfficientNet模型（B1到B7），每个模型在计算量和参数数量上逐渐增加。
4. 优越的性能与效率
通过复合缩放和高效的基础设计，EfficientNet在保持高准确度的同时，显著降低了模型的参数数量和计算量。EfficientNet的不同版本在多个基准数据集上表现优异，特别是在ImageNet分类任务上，实现了较少的参数数量和计算量的同时达到了更高的准确率。
5. 统一的缩放策略
EfficientNet的缩放策略不仅在单个模型上有效，还在整个模型家族中应用统一的缩放规则。这样，在实际应用中，可以根据具体的计算资源和需求选择合适的EfficientNet模型，从而在不同的计算预算下获得最佳的性能。
6. 模型家族
EfficientNet有多个版本，从EfficientNet-B0到EfficientNet-B7，每个版本逐步扩展网络的规模和复杂度：
EfficientNet-B0：基础模型，通过NAS找到。
EfficientNet-B1至B7：通过复合缩放基于B0扩展，逐步增加深度、宽度和分辨率，适应不同的计算资源和性能需求。
