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该论文提出了一种综合性数据生成策略，结合传统数据增强、CutMix、MixUp 和 DCGAN 生成的图像，以解决橄榄树病害分类中的数据不足和类别不平衡问题，并使用 EfficientNetV2B0 进行评估，结果显示准确率显著提高。
Naturalis Biodiversity Center 和 Tilburg University 的研究人员探讨了蝙蝠叫声中脉冲间隔（IPI）的变化是否有助于物种分类，并将 EfficientNet-B0 和 PaSST 与预训练的 BatDetect2 和 BAT 进行了对比。研究发现，基于 IPI 的区分证据有限，且几乎没有证据表明 Transformer 比 CNN 更好地利用时序上下文；不过，在自然 IPI 数据上训练的模型迁移到归一化数据时表现更差。
本文提出了 HyMLRaman，一个将 EfficientNet-B3 光谱嵌入与经典分类器（尤其是 SVM）以及基于 DDPM 的生成式特征增强相结合的混合框架，通过拉曼光谱识别六种药物化合物，达到了 96.31% 的准确率。
提出EA-RMENet，一种用于无线电地图估计的深度学习模型，采用EfficientNetB5编码器、注意力门控跳跃连接和ASPP，实现了高精度与高效率。