EfficientNet是由Google Brain的研究人员所提出的一种高效的深度卷积神经网络架构。它不同于其他的神经网络，是通过系统化的方法来对网络结构进行优化的。EfficientNet通过使用Compound Scaling技术和自动化网络架构搜索方法来最大化网络深度，网络宽度和图像分辨率，以提高模型性能和效率。Compound Scaling技术是指同时对深度，宽度和分辨率进行缩放，其中深度和宽度用于增加模型的表达能力，而分辨率则用于提高模型的视觉特征。这种技术使得EfficientNet在保持良好性能的同时，也能够大幅度减少参数数量和计算复杂度，同时提高了训练的速度和效率。此外，EfficientNet还使用了注意力机制和弱监督学习等技术来进一步优化网络性能。EfficientNet已经在许多计算机视觉任务上取得了优秀的表现，比如图像分类，目标检测和语义分割。该模型已经成为最先进的基准模型之一，广泛应用于计算机视觉领域。