mobilenetv2: inverted residuals and linear bottlenecks

MobileNetV2是一种轻量级的神经网络模型，其中使用了“倒置残差”和“线性瓶颈”的技术。倒置残差是指在每个卷积层之前添加一个轻量级的残差块，以减少计算量和参数数量。线性瓶颈是指在每个残差块中使用一个线性激活函数，以避免非线性激活函数对计算速度的影响。这些技术使得MobileNetV2在保持高精度的同时，具有更快的计算速度和更小的模型大小。

相关问题

MobileNetV3: Searching for MobileNetV3 参考文献

1. Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam. "MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications." arXiv preprint arXiv:1704.04861 (2017).

2. Mark Sandler, Andrew Howard, Menglong Zhu, Andrey Zhmoginov, Liang-Chieh Chen. "Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation." arXiv preprint arXiv:1801.04381 (2018).

3. Andrew G. Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam. "Searching for MobileNetV3." arXiv preprint arXiv:1905.02244 (2019).

4. Mingxing Tan, Quoc V. Le. "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks." arXiv preprint arXiv:1905.11946 (2019).

5. Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich. "Going Deeper with Convolutions." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015.

MobileNetV2与其他卷积神经网络的区别

MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络，它的设计目标是在保持较高准确性的同时，减少模型参数和计算量。与其他卷积神经网络相比，MobileNetV2有以下几个显著的区别：

1. Depthwise Separable Convolution：MobileNetV2使用深度可分离卷积代替传统的卷积层。深度可分离卷积将每个卷积层分为两个步骤：首先，对每个输入通道进行卷积，称为深度卷积；然后，对每个空间位置进行卷积，称为逐点卷积。这种方式可以大幅度减少模型参数和计算量，同时保证模型的准确性。

2. Linear Bottlenecks：MobileNetV2在深度可分离卷积之后添加了线性瓶颈层。这些层将输入通道数减少到较小的值，然后再将其扩展回原始大小。这种方式可以进一步减少计算量和模型参数。

3. Inverted Residuals：MobileNetV2还使用了反向残差块，这是一种轻量级的残差块。反向残差块使用了一种类似于Squeeze-and-Excitation的方式，使得模型能够更好地捕捉特征。

4. 全局平均池化：MobileNetV2在最后一层使用全局平均池化，而不是全连接层。这种方式可以减少模型参数，同时防止过拟合。