回答1：
EfficientNet是一种由Google Research团队开发的高效卷积神经网络模型。它采用了多种技术来提高网络的效率，包括深度可分离卷积、自适应空间金字塔池化和网络缩放系数。
EfficientNet模型结构大体分为三部分:
1. 特征提取层：包含多个深度可分离卷积层和自适应空间金字塔池化层。这些层结合了深度可分离卷积的计算效率和金字塔池化的空间信息保留。
2. 中间层:包含多个普通卷积层和批归一化层。
3. 分类层：包含一个全连接层和一个softmax层。
EfficientNet还采用了网络缩放系数来控制模型的大小和复杂度。这个系数会影响网络中各层的卷积核数量和通道数，以及网络的总参数量。通过调整网络缩放系数，可以在保持网络性能的同时调整网络的大小和复杂度。
EfficientNet在ImageNet数据集上取得了很高的准确率，并且在多种应用中都表现出了优异的性能。
回答2：
EfficientNet是一种高效的神经网络模型结构，可以在保持准确性的基础上显著减少模型参数和计算复杂度。EfficientNet基于Convolutional Neural Networks（CNNs），通过优化网络层数、宽度和深度来提高模型效率。
EfficientNet的结构可以分为三个主要部分：宽度乘数（width multiplier）、深度乘数（depth multiplier）和分辨率乘数（resolution multiplier）。
首先，宽度乘数决定了每个层的通道数。宽度乘数小于1时，减少每层的通道数，可以减少计算复杂度，但可能会损失一些特征信息；宽度乘数大于1时，增加通道数，可以提高模型的表达能力，但也会增加计算复杂度。
其次，深度乘数决定了网络的层数。通过减少层数，可以减少网络的计算复杂度；增加层数则可以增加模型的能力。深度乘数与宽度乘数共同作用，可以在减少参数的情况下保持模型的准确性。
最后，分辨率乘数决定了输入图像的分辨率。较低的分辨率可以减少计算复杂度，而较高的分辨率可以提高模型的表达能力。分辨率乘数也可以与宽度乘数和深度乘数共同作用，以在影响模型效率的同时保持其准确性。
EfficientNet还有一个重要的部分是“Squeeze-and-Excitation”模块。这个模块通过学习每个通道的特征重要性，并对其进行加权，从而增强网络在特定任务上的性能。
总之，EfficientNet通过优化网络的层数、宽度和深度以及分辨率乘数来提高模型的效率，并通过“Squeeze-and-Excitation”模块进一步增强模型的性能。这使得EfficientNet在计算能力有限的设备上也能够高效地进行深度学习任务。
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