详细介绍基于EfficientNet图像分类的算法实现，给出伪代码。

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EfficientNet是一种基于深度可分离卷积(depthwise separable convolution)和线性缩放的图像分类模型。

算法实现包括以下步骤：

定义输入图像的尺寸和类别数。构建EfficientNet模型，包括多个基于深度可分离卷积和最大池化层的卷积块。在卷积块之后添加全局平均池化层和全连接层，得到分类结果。定义损失函数并使用优化器进行训练。

以下是用Keras实现EfficientNet图像分类的伪代码：

from efficientnet.tfkeras import EfficientNetB0 # 定义输入图像的尺寸和

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