MobileNetv4

### MobileNetV4 架构特点

MobileNetV4 (MNv4) 是一种专为移动设备优化的卷积神经网络架构，旨在通过高效的设计来提升计算资源受限环境下的模型表现。该架构的一个显著特点是平衡了乘法累加运算（MACs）和内存带宽的投资，以最大化每单位成本带来的收益[^1]。

#### 初始层设计
在网络起始部分，MNv4采用了大量的初始层，这些层虽然较为昂贵但从整体上看极大地提升了模型容量以及后续处理中的精度。这种策略使得即使是在低端硬件平台上也能取得较好的效果，因为初期的大规模卷积操作仅在较低分辨率下执行时才会显得代价高昂[^2]。

#### 结束层配置
对于网络结尾处，则不论何种变体均保持一致的尺寸设定。这样做有助于确保较大的MNv4版本可以在高性能硬件上维持较高的全连接层(FC layer)效率；而对于较小版本来说，在高端处理器上的额外延迟则可以通过牺牲一些速度换取更高准确性的方法得到补偿。

### 实现细节

为了适应不同类型的移动端应用场景并充分利用各种硬件特性，MNv4引入了一种称为“通用倒置瓶颈”的结构单元作为构建模块之一。此组件不仅继承自前代产品中已验证有效的轻量化设计理念，还进一步改进了内部参数调整机制以便更好地匹配实际部署需求。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

def inverted_residual_block(x, expansion_factor=6, filters=960):
    m = models.Sequential()
    
    # Expansion phase
    expanded_channels = int(tf.shape(x)[-1]*expansion_factor)
    m.add(layers.Conv2D(expanded_channels,
                        kernel_size=(1, 1),
                        padding='same',
                        activation=None))
                        
    # Depthwise Convolution
    m.add(layers.DepthwiseConv2D(kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same'))
    
    # Projection phase
    m.add(layers.Conv2D(filters=filters,
                        kernel_size=(1, 1),
                        padding='same',
                        use_bias=False))

    return m(x)

input_shape = (224, 224, 3)
inputs = layers.Input(shape=input_shape)
x = inputs
    
# Example of using an inverted residual block within a model definition.
output = inverted_residual_block(x)

model = models.Model(inputs=inputs, outputs=output)

### 性能优势

得益于上述精心规划的体系结构决策，MNv4能够在不同时期利用那些最有利于当前平台特性的层次结构——即要么是早期阶段较大而密集的卷积核，要么就是后期相对简单的线性变换。这样的安排有效规避了一个特定模型实例在同一时间遭遇过多不利因素的可能性，从而实现了跨多个性能指标的最佳折衷方案。