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无法将EfficientNet与迁移学习一起使用

EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中表现出色。而迁移学习是一种机器学习技术，通过利用已经训练好的模型在新任务上进行微调，以加快模型训练速度并提高性能。

然而，将EfficientNet与迁移学习一起使用是完全可行的。具体而言，可以通过以下步骤来实现：

导入EfficientNet模型：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）导入EfficientNet模型，以便在后续的迁移学习中使用。
冻结模型参数：为了保持EfficientNet的预训练权重，需要冻结模型的所有参数。这样可以防止在迁移学习过程中对模型的初始权重进行更新。
添加自定义层：在EfficientNet模型的顶部添加自定义层，以适应新的任务需求。这些自定义层可以是全连接层、池化层、卷积层等，根据具体任务的要求进行设计。
数据准备：准备用于迁移学习的新任务数据集。确保数据集与EfficientNet模型的输入尺寸相匹配，并进行必要的数据预处理和增强操作。
迁移学习训练：使用新任务数据集对添加了自定义层的EfficientNet模型进行训练。在训练过程中，只更新自定义层的权重，保持EfficientNet模型的参数不变。
模型评估与调优：使用验证集对训练好的模型进行评估，并根据评估结果进行模型调优。可以调整自定义层的结构、学习率等超参数来提高模型性能。
迁移学习应用场景：EfficientNet与迁移学习结合可以应用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、人脸识别等。通过迁移学习，可以利用EfficientNet在大规模图像数据上预训练的优势，快速构建和训练适应特定任务的模型。

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PyTorch-24h 06_迁移学习

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再改YOLO | YOLO-ReT让边缘端也可以实时检测

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谷歌提出新型卷积网络EfficientNet：推理速度提升5.1倍，参数减少88%（附论文&代码）

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CVPR 2020 | 基于知识蒸馏的分块监督NAS

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EfficientNet 的大图像尺寸会导致大量内存使用。...2、缩放 EfficientNetV2-S 使用与 EfficientNet 类似的复合缩放比例放大以获得 EfficientNetV2-M/L，并进行了一些额外的优化：最大推理图像大小限制为 480...EfficientNetV2-M 达到了与 EfficientNet-B7 相当的精度，同时使用相同的计算资源进行训练的速度提高了 11 倍。...2、迁移学习论文中使用了如下的数据集进行迁移学习测试：每个模型都通过很少的步骤进行微调。...消融研究 1、相同训练的表现使用相同学习设置的性能比较，EfficientNetV2 模型的性能仍然大大优于 EfficientNets：EfficientNetV2-M 将参数减少了 17%，FLOPs

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