EfficientNet论文地址
时间: 2025-06-01 15:16:25 AIGC 浏览: 38
EfficientNet 论文的下载地址可以通过引用中的信息获取。在提供的引用中,EfficientNet 的相关内容来源于引用[2]和引用[3]。根据这些引用的内容描述,EfficientNet 论文的核心思想是通过均衡模型的深度、宽度和分辨率来实现更高效的性能提升,并提出了复合缩放方法[^2]。
论文的具体链接并未直接提供,但可以参考以下方式获取 EfficientNet 论文的 PDF 下载地址:
1. **官方学术平台**:EfficientNet 论文通常可以在 Google Scholar 或 arXiv 上找到。以下是可能的链接:
- arXiv: [https://arxiv.org/abs/1905.11946](https://arxiv.org/abs/1905.11946)[^2]
- 如果需要 PDF 版本,可以直接访问上述链接并下载。
2. **代码仓库**:EfficientNet 的官方实现代码库也提到了论文的相关信息,可以通过以下链接访问源码并找到论文的引用:
- 官方代码仓库: [https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet](https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet)[^2]
如果以上链接不可用,还可以通过搜索引擎输入关键词“EfficientNet paper pdf”以找到其他可用的下载资源。
### 注意事项
- 确保从合法渠道下载论文。
- 如果需要进一步了解 EfficientNet 的实现细节,可以参考其官方代码仓库中的文档和示例代码。
```python
# 示例代码:如何通过 Python 请求下载论文(仅作参考)
import requests
url = "https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf"
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
with open("EfficientNet_paper.pdf", "wb") as file:
file.write(response.content)
print("PDF downloaded successfully.")
else:
print("Failed to download the PDF.")
```
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