注：下述图片来自 Vardan Agarwal

● EfficientNet的基本结构和B0至B7的整体结构图示

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

“卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定资源预算下开发的，如果有更多资源可用，则会进行扩展以提高准确性。在本文中，我们系统地研究了模型缩放，并确定仔细平衡网络的深度，宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于此观察结果，我们提出了一种新的缩放方法，该方法使用简单而高效的复合系数来均匀缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了此方法在扩大MobileNets和ResNet方面的有效性。

更进一步，我们使用神经体系结构搜索来设计一个新的基准网络，并对其进行扩展以获得称为EfficientNets的模型系列，该模型系列比以前的ConvNets具有更高的准确性和效率。特别是，我们的EfficientNet-B7在ImageNet上达到了最先进的84.3％top-1精度，同时比现有的最佳ConvNet缩小了8.4倍，推理速度提高了6.1倍。我们的EfficientNets还可以很好地传递并在CIFAR-100（91.7％），Flowers（98.8％）和其他3个传递学习数据集上达到最先进的精度，参数要少几个数量级。源代码位于此httpsURL上。”

  通俗而言，模型优化无外乎 网络深度(depth)、网络宽度(width)和输入图像分辨率 (resolution)大小，在比赛或研究中也都是以这三方面的其中一方面进行优化调优。而EfficientNet全都考虑，最终的实验效果如下： EfficientNet，迄今最强

从EfficientNet B0-B7其模型结构的头和尾都如上图所示

但不同的是每个模型内部的躯干组成数量不同，但是躯干的基本元素却是相同的，都只有这五个部分：

这些模块还可被组合成下述子模块

EfficientNet B0的模型结构如上图所示，x2代表重复两次

B2与B1相同，唯一的区别是特征图(通道)的数量不同，增加了参数的数量

上述模型之间的差异就在于逐增子block的数量。