EfficientNet-L2，resnet，NASNet算法比较

EfficientNet-L2，resnet，NASNet是三种不同的深度学习算法，它们都有各自的优缺点，下面对它们做一个比较：

EfficientNet-L2：

EfficientNet-L2是谷歌提出的一个高效的卷积神经网络模型，它在模型大小和准确率之间找到了一个最佳平衡点。该模型的主要特点是具有高效的网络结构，能够在保持模型准确率的同时，大大减少模型大小和计算量。相比于其他模型，它的识别准确率更高，同时模型大小更小，计算量也更小。

ResNet：

ResNet是微软提出的一个深度残差网络模型，它通过引入残差块的方式解决了深度神经网络的退化问题。ResNet中的每个残差块都包含了一个恒等映射和一个非线性映射，使得网络在训练过程中可以更加容易地学习到复杂的特征表示。ResNet的主要优点是具有非常深的网络结构，能够在保持模型准确率的同时，提高模型的泛化能力。

NASNet：

NASNet是谷歌提出的一个基于神经架构搜索（Neural Architecture Search）的神经网络模型，它通过自动化的方式搜索出了一种高效的卷积神经网络结构。NASNet的主要特点是具有高效的网络结构，能够在保持模型准确率的同时，大大减少模型大小和计算量。相比于其他模型，它的识别准确率更高，同时模型大小更小，计算量也更小。

综上所述，EfficientNet-L2，resnet，NASNet都是非常优秀的深度学习算法，它们在不同的场景下都有着各自的优势。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据集的特点选择合适的模型。