mobilenetv2: inverted residuals and linear bottlenecks
时间: 2023-06-05 21:48:03 浏览: 104
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
深度可分离卷积参考文献
深度可分离卷积是一种在深度学习中常用的卷积操作,它可以有效地减少模型的参数量和计算量,同时保持较好的性能。深度可分离卷积由两个步骤组成:深度卷积和逐点卷积。
深度卷积(Depthwise Convolution)是指对输入的每个通道分别进行卷积操作,使用一个卷积核(filter)对每个通道进行独立的卷积运算。这样可以减少参数量,因为每个通道只需要一个卷积核。
逐点卷积(Pointwise Convolution)是指使用1x1的卷积核对深度卷积的结果进行卷积操作。逐点卷积可以用来增加通道数或者减少通道数,通过调整卷积核的数量来实现。
深度可分离卷积的优势在于可以显著减少参数量和计算量,从而提高模型的效率和速度。同时,它还可以提供较好的特征表示能力,使得模型在保持性能的同时具有更小的体积。
以下是一些关于深度可分离卷积的参考文献:
1. Chollet, F. (2017). Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 1251-1258).
2. Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., ... & Adam, H. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint arXiv:1704.04861.
3. Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen, L. C. (2018). MobileNetV2: Inverted residuals and linear bottlenecks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 4510-4520).
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。