1. **データの準備**: まず、あなたの教師データを準備します。データは通常、訓練データとテストデータに分割されます。また、画像データはEfficientNet-B4が期待するサイズにリサイズする必要があります。EfficientNet-B4の場合、入力画像のサイズは380x380ピクセルです。

2. **モデルの読み込み**: 次に、EfficientNet-B4モデルを読み込み、ImageNetで事前学習済みの重みをロードします。これは次のようなコードで行えます：

```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b4') ```

3. **モデルの調整**: あなたのタスクに合わせて、モデルの最終層を調整します。たとえば、あなたが行うタスクが10クラスの分類であれば、最終層を10個の出力を持つ新しい層に置き換えることができます：

```python num_classes = 10 model._fc = nn.Linear(model._fc.in_features, num_classes) ```

4. **学習**: あなたの教師データセットでモデルを訓練します。これには、適切な損失関数（たとえば、クロスエントロピー損失）と最適化アルゴリズム（たとえば、AdamやSGD）を選択し、エポック数を設定して訓練ループを実行します。

5. **評価**: 最後に、テストデータセットでモデルを評価します。これにより、モデルが未見のデータに対してどの程度の性能を発揮するかを確認できます。

なお、転移学習では、通常、モデルの一部または全体のパラメータを再学習するかどうかを選択します。特にデータセットが小さい場合やタスクが原始タスクと非常に似ている場合は、モデルの一部だけを再学習し（例えば最終層だけ）、残りの部分は固定したままにすることが多いです。これは「特徴

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