25秋深度学习训练营-第3周：MobileNet_ShuffleNet
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： $$ D_K·D_K·M·D_F·D_F+M·N·D_F·D_F $$