      efficientnet_v2_b1=dict(
          keras_name="EfficientNetV2B1", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=240),
      efficientnet_v2_b2=dict(
          keras_name="EfficientNetV2B2", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=260),
      efficientnet_v2_b3=dict(
          keras_name="EfficientNetV2B3", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=300),
      efficientnet_v2_s=dict(
          keras_name="EfficientNetV2S", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=384),
      efficientnet_v2_m=dict(
          keras_name="EfficientNetV2M", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=480),
 
</s> remove     nasnet_large=dict(
 </s> add     nasnet_large=_EncoderInfo( </s> remove     efficientnet_b2=dict(
 </s> add     efficientnet_b2=_EncoderInfo( </s> remove     fs_original=dict(
        color_order="bgr", min_size=32, default_size=160))
 </s> add     fs_original=_EncoderInfo(
        keras_name="", color_order="bgr", min_size=32, default_size=160)) </s> remove         min_max=(64, 2048),
 </s> add         min_max=(16, 2048), </s> remove     def _selected_model(self):
        """ dict: The selected encoder model options dictionary """
 </s> add     def _selected_model(self) -> Tuple[_EncoderInfo, dict]:
        """ tuple(dict, :class:`_EncoderInfo`): The selected encoder model and it's associated
        keyword arguments """
    efficientnet_v2_b3=_EncoderInfo(
      efficientnet_v2_b1=dict(
          keras_name="EfficientNetV2B1", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=240),
      efficientnet_v2_b2=dict(
          keras_name="EfficientNetV2B2", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=260),
    efficientnet_v2_b3=_EncoderInfo(
          keras_name="EfficientNetV2B3", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=300),
      efficientnet_v2_s=dict(
          keras_name="EfficientNetV2S", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=384),
      efficientnet_v2_m=dict(
          keras_name="EfficientNetV2M", no_amd=True, tf_min=2.8, scaling=(-1, 1), default_size=480),
keep keep keep keep replace keep keep keep keep keep
 Model updates
- Increase model summary width
- Phaze A updates
  - Update some min/max values
  - Add Decoder Filter Slope Mode
  - Add additional arguments for Upsampling2D
  - Adjust upsampling method for multiple upsamples in FC layers
  - Typing 
plugins/train/model/phaze_a.py