前言今天我们要学习的是EfficientNetV2，该网络主要使用训练感知神经结构搜索和缩放的组合；在EfficientNetV1的基础上，引入了Fused-MBConv到搜索空间中；引入渐进式学习策略

参考：EfficientNetV2-通过NAS、Scaling和Fused-MBConv获得更小的模型和更快的训练-简书EfficientNetV2网络详解_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客timm介绍视觉神经网络模型优秀开源工作

EfficientNetV2在EfficientNetV1的基础上进行了改进，引入了Fused-MBConv模块，和渐进式学习策略，训练更快。本篇只介绍如何搭建网络模型，训练过程不做介绍。

这些模型是从富含Fused-MBConv等新操作的搜索空间中搜索出来的。本文的实验

2.亮点引入Fused-MBConv模块引入渐进式学习策略（训练更快）2.1Fused-MBConv模块2.2渐进式学习前面提到过，训练图像的尺寸对训练模型的效率有很

并且模型中使用新操作（如Fused-MBConv）在搜索空间中进行搜索。EfficientNetV2模型比EfficientNetV1的训练速度快得多，同时体积小6.8倍。