MobileNet模型
一、模型框架
MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。
对于一个卷积点而言：
假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。具体为，32个3×3大小的卷积核会遍历16个通道中的每个数据，最后可得到所需的32个输出通道，所需参数为16×32×3×3=4608个。
应用深度可分离卷积，用16个3×3大小的卷积核分别遍历16通道的数据，得到了16个特征图谱。在融合操作之前，接着用32个1×1大小的卷积核遍历这16个特征图谱，所需参数为16×3×3+16×32×1×1=656个。
可以看出来depthwise separable convolution可以减少模型的参数。
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在建立模型的时候，可以使用Keras中的DepthwiseConv2D层实现深度可分离卷积，然后再利用1x1卷积调整channels数。
通俗地理解就是3x3的卷积核厚度只有一层，然后在输入张量上一层一层地滑动，每一次卷积完生成一个输出通道，当卷积完成后，在利用1x1的卷积调整厚度。
二、结构层次
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三、网络特点
轻量级网络，速度快，参数少，方便使用
代码实现(tesorflow2)
https://github.com/weigesdl/Classical_convolution_network_model/blob/master/MobileNet.ipynb
原文链接：
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102819915
