MobileNet V2卷积神经网络本篇论文是优化了MobileNet V1的版本的卷积神经网络，和resnet神经网络也有部分相似。首先利用3×3的深度可分离卷积提取特征，然后利用1×1的卷积来扩张通道。用这样的block堆叠起来的MobileNetV1既能减少不小的参数量、计算量，提高网络运算速度，又能的得到一个接近于标准卷积的还不错的结果，看起来是很美好的。问题有人在实际使用的时候， 发现深

MobileNet卷积神经网络卷积神经网络存在什么问题？首先大家要了解原始的卷积神经网络在进行多通道卷积的时候到底是怎么执行的。我们有个三通道的RGB图片，这个时候我们使用一个$3\times 3\times 3$的卷积核来卷积这个图片，很明显最后一个，我们每次卷积都是27个参数一起训练，然后这个卷积核扫描原始的图片一次以后就生成了$4 \times 4$的一个feather map，所以我们在实