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EfficientNet源自Google Brain的论文EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. 从标题也可以看出，这篇论文最主要的创新点是Model Scaling. 论文提出了compound scaling，混合缩放，把网络缩放的三种方式：深度、宽度、分辨率，组合起来按照一定规则缩放，从而提高网络的效果。EfficientNet在网络变大时效果提升明显，把精度上限进一步提升，成为了当前最强网络。EfficientNet-B7在ImageNet上获得了最先进的 84.4%的top-1精度 和 97.1%的top-5精度，比之前最好的卷积网络（GPipe, Top-1: 84.3%, Top-5: 97.0%）大小缩小8.4倍、速度提升6.1倍。
EfficientNet的主要创新点并不是结构，不像ResNet、SENet发明了shortcut或attention机制，EfficientNet的base结构是利用结构搜索搜出来的，然后使用compound scaling规则放缩，得到一系列表现优异的网络：B0~B7. 下面两幅图分别是ImageNet的Top-1 Accuracy随参数量和flops变化关系图，可以看到EfficientNet饱和值高，并且到达速度快。
增加网络参数可以获得更好的精度（有足够的数据，不过拟合的条件下），例如ResNet可以加深从ResNet-18到ResNet-200，GPipe将baseline模型放大四倍在ImageNet数据集上获得了84.3%的top-1精度。增加网络参数的方式有三种：深度、宽度和分辨率。
深度是指网络的层数，宽度指网络中卷积的channel数（例如wide resnet中通过增加channel数获得精度收益），分辨率是指通过网络输入大小（例如从112x112到224x224）
直观上来讲，这三种缩放方式并不不独立。对于分辨率高的图像，应该用更深的网络，因为需要更大的感受野，同时也应该增加网络宽度来获得更细粒度的特征。
之前增加网络参数都是单独放大这三种方式中的一种，并没有同时调整，也没有调整方式的研究。EfficientNet使用了compound scaling方法，统一缩放网络深度、宽度和分辨率。
如下图所示，(a)为baseline网络，(b)、(c)、(d)为单独通过增加width，depth以及resolution使得网络变大的方式，(e)为compound scaling的方式。
EfficientNet中的base网络是和MNAS采用类似的方法（唯一区别在于目标从硬件延时改为了FLOPS），使用了compound scaling后，效果非常显著，在不同参数量和计算量都取得了多倍的提升。
此外，作者为了验证单独compound scaling的收益，base网络不使用MNAS网络结构搜索的结果，直接使用MobileNets和ResNet作为base进行scaling，结果显示在FLOPS接近的情况下，Top-1 Acc有0.6~1.4%的提升。
最后，EfficientNet的延时相对于ResNet/GPipe也有5~6倍的提升。
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