1.efficientNet의 B0~B7마다의 리솔루션(이미지 사이즈)가 있는데 해당 모델을 만들 때, 각 B0~B7마다의 이미지 사이즈를 어느정도 맞춰주면 해당 사이즈에 최적화 된 필터수, 레이어 개수를 맞춰주어서 모델이 학습을 하여 성능을 올리려는 게 efficient 모델 맞나요??&nbsp;&nbsp;
&nbsp;
2. 1번이 맞다면 최적의 조합을 맞춰주려는 내부 과정의 코드를 개인이 직접 자신의 데이터 상황에 맞게 수정해볼 수 도 있나요??&nbsp;

안녕하십니까,&nbsp;
1. 네 맞습니다.&nbsp;
2. 네, 수정 가능합니다.&nbsp; 아래 소스코드의 528라인을 보시면 EfficientNetB0을 생성할 때&nbsp; EfficientNet 객체에 생성 인자로 width_coefficient, depth_coefficient, default_size등을 부여해서 만듭니다. EfficientNetB1역시 이들 인자를 다른 값으로 넣어서 생성합니다. 해당 부분을 원하시는 인자로 넣고 별도의 EfficientNet 모델을 만들수 있습니다.&nbsp;
https://github.com/keras-team/keras/blob/v2.7.0/keras/applications/efficientnet.py#L526-L549

Inflearn Community Q&A

강사님 efficientNet 질문이 있습니다.