EfficientNet网络简介及MATLAB实现

EfficientNet网络简介及MATLAB实现

随着深度学习技术的发展，越来越多的卷积神经网络被提出用于图像分类、目标检测等任务。其中，EfficientNet网络因其高效性及精度表现优异而备受瞩目。本文将为大家介绍EfficientNet网络的基本原理和MATLAB实现，并提供相应的源代码。

一、EfficientNet网络简介

EfficientNet网络是由Google Brain团队提出的具有优秀性能和高效性的卷积神经网络，其结构基于NAS搜索算法，在深度、宽度和分辨率等不同维度上进行了均衡设计，达到了较好的效果。EfficientNet网络的主要特点如下：

1.高效性：EfficientNet网络采用了深度可扩展卷积网络（Mobile Inverted Bottleneck Block）模块作为基础模块，并对其进行多维度的缩减和扩展，使得网络具备更快的推理速度和更小的模型体积。

2.高精度：EfficientNet网络是在ImageNet数据集上进行训练的，取得了Top-1分类错误率为77.3%、Top-5分类错误率为93.3%的好成绩，同时在COCO数据集上也表现出色。

3.可扩展性：EfficientNet网络设计了一个复合系数（compound scaling）来控制网络的深度、宽度和分辨率，使得网络可以在不同场景下进行灵活配置。

二、EfficientNet网络MATLAB实现

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