EfficientNetV2是谷歌团队于2021年提出的一种新型卷积神经网络，是EfficientNet的进一步优化和改进。与EfficientNet相比，EfficientNetV2在网络结构和训练方法上都有所改进，取得了更好的性能表现。
EfficientNetV2的主要改进包括：
- 更好的网络结构：EfficientNetV2采用了新的网络结构，包括Squeeze-and-Excite模块、Fused-MBConv模块、和多分辨率分组卷积模块等。这些模块在保持高效性能的同时，可以进一步提高模型的精度。
- 更强的训练策略：EfficientNetV2采用了更强的训练策略，包括MixNet和Residual Connections等。这些策略可以有效缓解梯度消失和梯度爆炸等问题，提高模型的稳定性和收敛速度。
- 更高的精度和更低的计算复杂度：EfficientNetV2可以在与EfficientNet相同的计算复杂度下，取得更高的精度表现。例如，EfficientNetV2S在ImageNet数据集上取得了82.6%的Top-1准确率，比EfficientNetB0高0.7个百分点，而计算复杂度却仅为EfficientNetB0的0.36倍。
总之，EfficientNetV2是一种更加高效、精度更高的卷积神经网络，可以在计算资源有限的情况下取得更好的性能表现。
EfficientNetV2是EfficientNet的进一步优化，提出了更多的网络结构变体，包括EfficientNetV2-S、EfficientNetV2-M和EfficientNetV2-L等不同规模的网络。
其中，EfficientNetV2-S是最小的网络，具有270万个参数，可以在较小的计算资源下进行训练和推理。EfficientNetV2-M是介于EfficientNetV2-S和EfficientNetV2-L之间的中等大小网络，具有830万个参数。EfficientNetV2-L是最大的网络，具有超过2000万个参数，可以实现更高的准确性，但需要更大的计算资源。
这些网络结构都是基于EfficientNet的设计原则进行优化的，包括使用深度可分离卷积、提取网络特征时使用MBConv块等。同时，EfficientNetV2还使用了一些新的技术，例如改进的自适应计算、随机深度缩放和随机宽度缩放等。这些技术可以在不增加计算资源的情况下提高网络的准确性和鲁棒性。
