轻量化CNN网络MobileNet系列详解

MobileNet系列作为轻量级网络的代表，使得CNN轻量化和移动端的部署成为可能。MobileNet系列目前总共有三个版本，分别是MobileNet v1、MobileNet v2和MobileNet v3。作为学习轻量化网络的必经之路，本文重点对MobileNet系列网络进行阐述。

MobileNet v1

MobileNet v1论文为MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications，2017年由谷歌提出，主要专注于CNN的移动端使用和部署。

简单来说，MobileNet v1就是将常规卷积替换为深度可分离卷积的VGG网络。下图分别是VGG和MobileNet v1 一个卷积块所包含的网络层。

可以看到，VGG的卷积块就是一个常规3*3卷积和一个BN、一个ReLU激活层。MobileNet v1则是一个3*3深度可分离卷积和一个1*1卷积，后面分别跟着一个BN和ReLU层。MobileNet v1的ReLU指的是ReLU6，区别于ReLU的是对激活输出做了一个clip，使得最大最输出值不超过6，这么做的目的是为了防止过大的激活输出值带来较大的精度损失。

那么，什么是深度可分离卷积呢？

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