mobilenetv3怎么改进

MobileNetV3是Google在2019年发布的一款轻量级深度学习模型，它对前一代MobileNet进行了多项关键改进：

1. **宽度和分辨率自适应**：MobileNetV3采用了“宽度多分叉”(Width Multiplier)策略，允许网络结构在不同的计算资源下动态调整通道数，同时引入了Squeeze-and-Excitation(SE)块，增强了特征之间的依赖。

2. **模块化设计**：它将网络分为几个模块，每个模块都有不同的扩张率（expansion ratio），比如MBConv (Mobile Inverted Bottleneck Convolution)，其中包含了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)和线性瓶颈结构，这减少了参数量并提高了效率。

3. **高效密集连接**：移除了全局平均池化层，采用一种称为“倒置残差连接”(Inverted Residual Connections)的方式，使得信息可以在更深的层次上流动，增强了特征表示力。

4. **小核操作**：MobileNetV3更倾向于使用1x1的小尺寸卷积核，而不是传统的3x3或5x5核，这样可以进一步减小模型大小和计算负担。

5. **混合精度训练**：该版本支持半精度浮点数（FP16）训练，进一步加速了模型的部署和推理过程。