第3周：MobileNet_ShuffleNet

1.1 MobileNet V1 & V2

• MobileNet_V1_V2⽹络讲解 https://www.bilibili.com/video/BV1yE411p7L7/
• 参考PPT mobilenet.pdf

传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大 导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行

核心：相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。

网络中的亮点：

• Depthwise Convolution(大大减少运算量和参数数量)
• 增加超参数α、β

传统卷积：

DW(Depthwise)卷积：

计算量比较

传统卷积

总计算量为：

$$ D_K·D_K·M·N·D_F·D_F $$

MobileNetV1 DW+PW卷积

总计算量为： $$ D_K·D_K·M·D_F·D_F+M·N·D_F·D_F $$