为什么EfficientNet B0的输出是二维的？

EfficientNet B0是一种高效的卷积神经网络模型，其输出是二维的。这是因为EfficientNet B0是一种用于图像分类任务的模型，其主要目标是对输入的图像进行分类，即将图像分为不同的类别。

在图像分类任务中，输入的图像通常是二维的，由像素点组成的矩阵。EfficientNet B0通过一系列的卷积层、池化层和全连接层等组件，对输入的图像进行特征提取和分类。在模型的最后一层，通常使用全连接层将提取到的特征映射到各个类别上，输出一个二维的向量。

这个二维的输出向量表示了输入图像在各个类别上的概率分布，每个维度对应一个类别，数值表示该类别的概率。通过对这个输出向量进行softmax操作，可以得到最终的分类结果。

EfficientNet B0的输出是二维的设计有以下优势和应用场景：

1. 多类别分类：EfficientNet B0可以同时对图像进行多类别分类，输出向量的每个维度对应一个类别，可以方便地判断图像属于哪些类别。
2. 概率分布：输出向量中的数值表示了图像在各个类别上的概率分布，可以得到更详细的分类结果，而不仅仅是判断图像属于哪个类别。
3. 集成学习：输出向量可以作为集成学习的基础，通过对多个模型的输出向量进行融合，可以得到更准确的分类结果。

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