mobilenetv2的不足之处

### 回答1：
虽然MobileNetV2是一种高效的卷积神经网络，但它仍然存在一些不足之处：

1. 准确度较低：相比于一些更深的网络结构，MobileNetV2的准确度较低。这是因为MobileNetV2在设计时，为了追求速度和效率，使用了一些比较简单的卷积操作，这可能导致一些信息的丢失。

2. 对于大型图像的处理效果不佳：MobileNetV2在处理大型图像时，容易出现过拟合的问题，这是因为它没有充分考虑到大型图像所包含的复杂信息。

3. 对于一些特定应用场景的适应性较差：MobileNetV2虽然在移动设备上的图像分类、目标检测等应用场景中表现良好，但对于一些特定场景，如语音识别等，其适应性较差。

### 回答2：
MobileNetV2 是一种轻量级的卷积神经网络架构，相较于之前的版本，在保持相对较高的准确率的同时，减少了模型的参数量和计算复杂度。虽然MobileNetV2有很多优点，但也存在一些不足之处，以下是一些主要的不足之处：

1. 低计算效率：尽管MobileNetV2相对于其他深度学习模型具有较低的计算复杂度，但在某些资源受限的设备上，仍可能存在计算效率不高的问题。这可能会导致在移动设备上的推理速度较慢，尤其是对于实时应用和即时反馈的需求。

2. 信息丢失：MobileNetV2逐渐减小输入特征图的分辨率，以便在降低计算复杂度的同时增加感受野大小。然而，这种过程可能导致信息的丢失。这意味着模型可能无法对一些细节进行准确的识别，对于一些对细节要求较高的任务可能效果不佳。

3. 扩张卷积限制：MobileNetV2使用扩张卷积来增加感受野，减少信息损失。然而，这种方法也存在一些限制。扩张卷积的参数配置相对较少，可能无法适应某些复杂的特征。这可能导致模型的泛化能力较弱，对于某些复杂数据集上的表现不佳。

4. 深度可扩展性有限：MobileNetV2具有相对较浅的网络深度，这样可以减少模型的参数量和计算复杂度。然而，这也限制了模型的表示能力和学习能力。对于一些复杂的任务和大规模数据集，MobileNetV2可能无法获得与更深的模型相当的表现。

总之，MobileNetV2作为一种轻量级的卷积网络模型，虽然在参数量和计算复杂度上具备一定的优势，但仍然存在计算效率低下、信息丢失、扩张卷积限制和深度可扩展性有限等不足之处。在特定的应用场景和任务要求下，需谨慎选择是否使用该模型。