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MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
1. 摘要 作者提出了一个新的网络架构 MobileNetV2，该架构基于反转残差结构，其中的跳跃连接位于较瘦的瓶颈层之间。中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性，而且，为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数。 2. 讨论和直觉 2.1. 深度可分离卷积 Mobi论文-MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
1、主要创新 1）提出了一种新的layer module：the inverted residual with linear bottleneck， 2）short connect被置于bottleneck层之间，比置于expanded层之间可以取得更好的效果 3）采用线性bottleneck层（即不同ReLU函数），因为非线性会破坏低维空间信息 4）使用ReLU6作为非线【论文阅读笔记】Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification（又一次太长了写不开...）
《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classifification, Detection and Segmentation》（一）论文地址：（二）MobileNets_v2 解决的问题：（三）MobileNets_v2 的核心思想：（四）ReLU 函数的缺陷：（五）Linear Bottleneck：（六）Inverted Residuals：（七）MoblieNets 的网络结构：（