一.mobilenet v2
１．采用inverted residual，与resnet不一样的是通道１X1卷积先变宽－＞卷积提特征－>１X1卷积变窄,因为经过1x1的卷积扩大通道数以后，可以提升抽取特征的能力，图１所示。
２．最后不采用Relu，而使用Linear代替，因为降维后特征丢失部分，如果采用Relu还会丢失，图２所示.
图１ inverted residual
图２宽窄通道relu丢失信息对比
v1使用可分离卷积的计算减少量,如果k=3，也就是３x3卷积核，能后减少９倍左右的计算量．(k^2+dj)/(k^2*dj)