最近，深度学习模型的高效化成为研究热点，而MobileNet_v2正是其中的佼佼者！这篇论文详细介绍了如何通过创新结构设计，在保持高性能的同时大幅降低计算成本。核心亮点在于引入了"Inverted Residual Blocks"（倒残差块），它先扩展通道数再压缩，巧妙解决了传统网络中内存占用大的问题。

此外，论文还强调了线性瓶颈和非线性激活的重要性，这些技术让模型既轻量化又具备强大特征提取能力。实验结果表明，MobileNet_v2在图像分类任务上表现优异，尤其适合移动设备部署。无论是开发者还是科研人员，都可以从中学到很多实用技巧，为未来更高效的模型开发铺路。🚀

深度学习 模型优化 MobileNet_v2