EfficientNet网络简介及Matlab实现

EfficientNet网络简介及Matlab实现

EfficientNet是一种高效而强大的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），它在计算资源有限的情况下实现了出色的性能。EfficientNet的设计理念在于平衡网络的深度、宽度和分辨率，以获得更好的性能和更高的效率。本文将介绍EfficientNet网络的基本原理，并提供Matlab实现的源代码。

EfficientNet的核心思想是使用复合系数（compound coefficient）来扩展网络。复合系数由三个不同的维度组成，即深度（depth）、宽度（width）和分辨率（resolution）。深度指的是网络的层数，宽度是指每层的通道数，而分辨率则是输入图像的分辨率。通过调整这三个维度，可以在不增加计算资源的情况下改善网络的性能。

EfficientNet的结构由多个重复的组块（block）组成，每个组块包含多个卷积层和标准化层。在每个组块之间，还有一些降采样层用于减小特征图的尺寸。这种层次化的结构使得EfficientNet能够有效地捕捉不同尺度的图像特征。

以下是使用Matlab实现EfficientNet网络的示例代码：

% 导入EfficientNet网络模型
net = efficientnetb0;

% 读取并预处理输入