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http://lawlite.me/2017/09/12/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-MobileNets-Efficient-Convolutional-Neural-Networks-for-Mobile-Vision-Application/
Tensorflow 中的实现：点击查看 Caffe 中的实现：点击查看 1、概述 Google在2017年提出的适用于手机端的神经网络模型 主要使用了深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution 将卷积核进行分解计算来减少计算量 引入了两个超参数减少参数量和计算量 宽度乘数（Width Multiplier）: [减少输入和输出的 channels ] 分辨率
http://lawlite.me/2017/09/12/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-MobileNets-Efficient-Convolutional-Neural-Networks-for-Mobile-Vision-Application/
Tensorflow 中的实现：点击查看 Caffe 中的实现：点击查看 1、概述 Google在2017年提出的适用于手机端的神经网络模型 主要使用了深度可分离卷积Depthwise Separable Convolution 将卷积核进行分解计算来减少计算量 引入了两个超参数减少参数量和计算量 宽度乘数（Width Multiplier）: [减少输入和输出的 channels ] 分辨率