mobilenetv2模型的优缺点

优点：
1. 轻量化：MobileNetV2是一种轻量级的模型，适用于移动设备和嵌入式设备上的图像分类任务。
2. 高效性：MobileNetV2相对于其他模型具有更高的速度和更低的内存占用率，因为它使用了深度可分离卷积和线性瓶颈结构。
3. 准确性：MobileNetV2在ImageNet数据集上的准确性与其他更复杂的模型相当，同时也具有更好的泛化能力。
4. 可扩展性：MobileNetV2可以通过调整超参数来适应不同的计算资源和应用场景。

缺点：
1. MobileNetV2相对于其他更复杂的模型可能具有更低的准确性，特别是在更具挑战性的数据集上。
2. 对于某些任务，MobileNetV2可能需要更长的训练时间和更大的数据集来达到最佳性能。
3. MobileNetV2可能不适用于需要更高级别的特征提取的任务，因为它的架构更加基础。