使用EfficientNet实现Standford dog分类

EfficientNet是一种高效且可扩展的卷积神经网络模型，它通过平衡网络深度、宽度和分辨率来优化性能。在迁移学习中，应谨慎解冻层并调整学习率，以避免性能下降。选择适合的模型大小以适应不同任务和数据集。优化器和正则化技术的选择对微调过程至关重要。EfficientNet在多个基准测试中均表现出色，是计算机视觉任务的强大工具。通过合理的迁移学习策略和微调技巧，可以充分发挥其性能优势。