---
title: EfficientNet
slug: efficientnet-baa24
url: /detay/efficientnet-baa24
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: EfficientNet
  type: article
  disambiguation: EfficientNet: Yüksek doğruluk, düşük maliyetli derin öğrenme mimarisi.  Google AI tarafından geliştirildi.
  categories:
    - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri
      slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
      url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - MBConv
    - SE Bloğu
    - Model Ölçekleme
    - EfficientNet
    - Görüntü Sınıflandırma
    - Sinir Ağı Mimarisi
    - Bilgisayarlı Görü
    - Derin öğrenme
    - CNN
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-26T00:16:36.284766+03:00
updated_at: 2025-04-29T17:19:00.106779+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/FXi8s7Pv5Yi6ax2bjUYIJQvvZlQNNxeV.png
---

# EfficientNet 

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "EfficientNet " -->

## KURE Information Cards

![efficientNet_name.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/ZN7lE4CrxaLMq3CnSEXcjOCM2ndrkhtC.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Metin) | 28.05.2019 |
| Temel Bileşen(ler) | Compound Scaling + MBConv + SE modülü |
| Varyantlar | EfficientNet-B7,EfficientNet-B6,EfficientNet-B5,EfficientNet-B4,EfficientNet-B3,EfficientNet-B2,EfficientNet-B1,EfficientNet-B0 |
| Model | EfficientNet |
| Geliştirici(ler) | Google Research,Brain Team |

<!-- CONTEXT: Article Content for "EfficientNet " -->

## Article Content

**EfficientNet**, [görüntü sınıflandırma](/tr/detay/goruntu-isleme-teknikleri-08a3d/llms.txt) görevlerinde yüksek doğruluk sağlamakla birlikte hesaplama maliyetini minimumda tutmayı amaçlayan bir [derin öğrenme](/tr/detay/derin-ogrenme-ile-goruntu-isleme-d4095/llms.txt) mimarisidir. İlk olarak 2019 yılında Google AI tarafından tanıtılan [EfficientNet](/tr/detay/efficientnet-6ce57/llms.txt) ailesi, hem doğruluk hem de verimlilik açısından önceki konvolüsyonel sinir ağı ([CNN](/tr/detay/convolutional-neural-networks-3eec7/llms.txt)) mimarilerine göre önemli gelişmeler sunmuştur. Modelin temelinde, derinlik (depth), genişlik (width) ve çözünürlük (resolution) olmak üzere üç temel ölçütün dengeli biçimde ölçeklenmesi yatmaktadır.

### **Verimli Ölçekleme Stratejisi**

EfficientNet, CNN mimarilerinde yaygın olan tek boyutlu ölçekleme stratejilerinin aksine, **eşzamanlı çok boyutlu ölçekleme (compound scaling)** yöntemi sunar. Bu yöntem sayesinde modelin genişliği, derinliği ve giriş çözünürlüğü koordineli biçimde artırılarak daha yüksek doğruluk elde edilirken, hesaplama karmaşıklığı da kontrol altında tutulur.

#### **Compound Scaling**

Geleneksel CNN'ler yalnızca derinliği veya genişliği artırarak performans artırmaya çalışır. EfficientNet ise aşağıdaki eşitlik ile parametreleri dengeli şekilde ölçeklendirir:

$\text{Derinlik (Depth)} = \alpha^ϕ\quad \\\text{Genişlik (width)} = \beta^ϕ,\quad\\\text{Çözünürlük (resolution)} = \gamma^ϕ $

Bu eşitlikte, $ϕ$ ölçekleme katsayısıdır ve $\alpha, \beta, \gamma $ sabit katsayılardır. Böylece model gereksinimlerine göre kontrollü biçimde büyütülebilir. Derinlik daha fazla katman, genişlik her katmandaki filtre sayısı ve çözünürlük ise giriş görüntüsünün boyutunun artırılması anlamına gelir.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/25/OTdwUAWkTRAJZxIQ8SNjeRxYuBKZGSKV.png)
*Model Ölçekleme. (a) bir temel ağ örneğidir; (b)-(d) yalnızca ağın bir boyutunu (genişlik, derinlik veya çözünürlük) artıran geleneksel ölçekleme yöntemleridir. (e) ise üç boyutun tamamını sabit bir oranla eşit şekilde ölçeklendiren bileşik ölçekleme yöntemidir. (*

EfficientNet mimarisinde tekil boyut artırımı yerine çok boyutlu ve dengeli bir ölçekleme stratejisi uygulanır.

### **EfficientNet Mimari Yapısı**

EfficientNet, temel olarak Mobile Inverted Bottleneck Convolution (MBConv) bloklarına dayanır ve bu yapı selektif bilgi akışını ve verimli parametre kullanımını mümkün kılar.

### **MBConv Blokları**

MBConv, giriş ve çıkış arasında dar ve geniş özellik haritaları arasında geçiş yaparak bilgi yoğunluğunu korur. Bu bloklar, verimliliği artırırken aynı zamanda parametre sayısını azaltır.

#### **Squeeze-and-Excitation (SE) Modülü**

SE bloğu, her kanala ait önemi öğrenerek özellikleri yeniden ölçekler. Bu da modelin önemli öznitelikleri vurgulamasını sağlar.

#### **EfficientNet Model Ailesi**

EfficientNet, B0’dan B7’ye kadar uzanan 8 farklı modelden oluşur. Her model, bir öncekine kıyasla daha fazla parametre içerir ve daha yüksek doğruluk sunar.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/25/B0FBddBl7JwFVfoiEIa69mw6fnfysBrX.png)
*Model Boyutu vs Imagenet En iyi 1 Doğruluğu (*

###  **Avantajları**

- Yüksek doğruluk ve düşük parametre maliyeti
- Mobil ve gömülü cihazlar için uygunluk
- Transfer öğrenme için başarılı performans
- Az veri ile etkili öğrenme

### **Kullanım Alanları**

- Görüntü sınıflandırma 
- Nesne tespiti 
- Görüntü segmentasyonu
- Medikal görüntü analizi
- Mobil yapay zeka uygulamaları

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "EfficientNet " -->

## Academic Sources and References

1. Tan, Mingxing, and Quoc V. Le. 2020. “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks.” ArXiv.org. September 11, 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.11946.Tan, Mingxing, and Quoc V. Le. 2021. “EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training.” Arxiv.org, April. https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.00298.

<!-- CONTEXT: Related Articles for "EfficientNet " -->

## Related Articles

- [Evrişimli Sinir Ağları](//detay/evrisimli-sinir-aglari-2/llms.txt)
- [ResNet (Residual Network) ](//detay/resnet-residual-network-fb2d6/llms.txt)
- [Xception ](//detay/xception-4686f/llms.txt)
- [VGG 16 ](//detay/vgg-16-8316f/llms.txt)
- [VGG19 ](//detay/vgg19-800d7/llms.txt)
- [MobileNet ](//detay/mobilenet-482d2/llms.txt)
- [DenseNet ](//detay/densenet-8bd5a/llms.txt)
- [NASNet ](//detay/nasnet-8fc7b/llms.txt)