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7.1 MobileNet网络详解_哔哩哔哩_bilibili
传统卷积神经网络对于内存需求大，运算量也大，无法在移动设备和嵌入式设备上运行。MobileNet网络由Google团队在2017年提出，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比传统CNN在准确率小幅度下降的基础上大大减少模型参数。
网络中的亮点：depthwise convolution （大幅度减少运算量和参数数量）；增加超参数
α，β
DW卷积：
depthwise seperable conv深度可分卷积，包含DW和PW卷积两个部分，理论上计算量只有普通卷积的8到9 分之一。
Df是输入特征矩阵的高和宽，Dk是卷积核的大小，M是输入特征矩阵的深度，N 是输出特征矩阵的深度（