resnet和mobilenet的优缺点比较

ResNet和MobileNet都是深度学习中常用的神经网络模型，它们在不同的场景中都有各自的优缺点。

ResNet是一种非常深的卷积神经网络，它通过引入残差连接来解决深度网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet的优点在于：

1. 具有非常强的特征提取能力，可以处理各种复杂的视觉任务。

2. 可以很好地解决网络深度过大导致的梯度消失和梯度爆炸问题。

3. 在ImageNet等大规模数据集上表现良好。

但是，ResNet也存在一些缺点：

1. ResNet非常深，需要较长的训练时间和较高的计算资源。

2. 在一些轻量级的应用场景中，ResNet的参数量过大，需要进行一定的压缩。

MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，它采用了一些优化策略来减少计算量和参数量。MobileNet的优点在于：

1. 计算量和参数量非常小，适合在移动设备等资源有限的场景中使用。

2. 在一些轻量级的应用场景中，MobileNet的表现可以与ResNet等深度网络相当。

3. 可以通过网络宽度和深度调整来适应不同场景的需求。

但是，MobileNet也存在一些缺点：

1. 由于MobileNet采用了比较小的卷积核，可能无法捕捉到一些细节信息。

2. 在一些大规模数据集上，MobileNet的表现可能会稍逊于一些深度网络。