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本文详细介绍如何使用PyTorch实现基于EfficientNet的图像分类模型，涵盖模型架构解析、数据预处理、训练与评估全流程，并提供完整的Python代码示例，帮助开发者快速上手高效图像分类任务。
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本文聚焦图像分类任务中样本均衡与数据治理两大核心问题，系统阐述样本分布失衡的危害、数据增强技术原理及工程化实现方案，提供从数据采集到模型部署的全链路优化方法。
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