EfficientNet是一种基于深度可分离卷积和网络缩放系数的图像分类算法。其核心思想是在保证精度的同时，尽可能减少网络的参数量和计算量。

算法实现流程如下:

1. 数据预处理：将输入图像进行预处理，包括缩放、归一化、增广等操作。
2. 模型构建：使用EfficientNet的模型构建函数来构建模型，其中可以自定义网络缩放系数、网络深度等参数。
3. 训练：使用带有优化器和损失函数的训练函数来训练模型。
4. 测试：使用测试数据集对模型进行评估，计算准确率等指标。

伪代码如下:

```

数据预处理

def preprocess_data(data): # 缩放、归一化、增广等操作 ... return processed_data

模型构建

def build_model(scale, depth): model = EfficientNet(scale, depth) # 模型参数设置 ... return model

训练

def train(model, data, epochs): optimizer = ... loss_function = ... for i in range(epochs): # 训练模型 ... return model

测试

def test(model, data): accuracy = ... # 计算指标 ... return accuracy

主函数

if name == 'main': data = ... processed_data = preprocess_data(data) model = build_model(scale=1