MobileNetV2模型
一、模型框架
MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。
MobileNetV2是MobileNet的升级版，它具有两个特征点：
1、Inverted residuals，在ResNet50里我们认识到一个结构，bottleneck design结构，在3x3网络结构前利用1x1卷积降维，在3x3网络结构后，利用1x1卷积升维，相比直接使用3x3网络卷积效果更好，参数更少，先进行压缩，再进行扩张。而在MobileNetV2网络部分，其采用Inverted residuals结构，在3x3网络结构前利用1x1卷积升维，在3x3网络结构后，利用1x1卷积降维，先进行扩张，再进行压缩。
2、Linear bottlenecks，为了避免Relu对特征的破坏，在在3x3网络结构前利用1x1卷积升维，在3x3网络结构后，再利用1x1卷积降维后，不再进行Relu6层，直接进行残差网络的加法。
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二、结构层次
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三、网络优点
轻量级网络，速度快，参数少，方便使用
四、代码实现(tesorflow2)
https://github.com/weigesdl/Classical_convolution_network_model/blob/master/MobileNet_V2.ipynb
五、原文链接：
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102851214
