resnet50和mobilentv3对比

根据引用[1]和引用的内容，可以得出resnet50和mobilenetv3在训练和评估方面有一些不同。

首先，从引用中可以看出，resnet50的训练时间比mobilenetv3长。这意味着在相同的训练条件下，resnet50需要更多的时间来完成一个epoch的训练。

其次，从引用中可以看出，对于ResNet-50-D网络结构，使用Knowledge Distillation策略能够将Top-1精度从79.15%提升到79.29%。而对于Inception-V3和MobileNet网络结构，该策略起到了反作用。作者认为这是因为“教师网络”为ResNet-152，和ResNet-50-D具有相似的基础block，两者的预测分布也是相似的。

综上所述，resnet50和mobilenetv3在训练时间和效果上存在一些差异。resnet50的训练时间较长，但在某些情况下使用Knowledge Distillation策略可以提高其精度。而mobilenetv3在某些情况下可能不适合使用该策略。

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