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    <description>Recent content in mobilenet on </description>
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      <title>25秋深度学习训练营-第3周：MobileNet_ShuffleNet</title>
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      <pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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      <description>第3周：MobileNet_ShuffleNet 1.1 MobileNet V1 &amp;amp; V2  MobileNet_V1_V2⽹络讲解 https://www.bilibili.com/video/BV1yE411p7L7/ 参考PPT mobilenet.pdf  传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大 导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行
核心：相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。
网络中的亮点：
 Depthwise Convolution(大大减少运算量和参数数量) 增加超参数α、β  传统卷积： DW(Depthwise)卷积： 计算量比较 传统卷积 总计算量为：
$$ D_K·D_K·M·N·D_F·D_F $$
MobileNetV1 DW+PW卷积 总计算量为： $$ D_K·D_K·M·D_F·D_F+M·N·D_F·D_F $$</description>
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