在移动和嵌入式视觉应用领域，轻量级卷积神经网络（CNN）架构MobileNetV2因其在保持高准确度的同时减少模型大小而备受关注。Google的研究人员开发了这一模型，作为对原始MobileNet模型的改进。MobileNetV2的一个显著特点是，它能够在模型大小和准确度之间取得良好的平衡，使其成为资源受限设备的理想选择。
MobileNetV2架构融合了多项关键特性，这些特性有助于提高其在图像分类任务中的效率和效果。这些特性包括深度可分离卷积、反转残差、瓶颈设计、线性瓶颈和挤压-激励（SE）块。这些特性在减少模型计算复杂度的同时，保持了模型的高准确度。
选择MobileNetV2进行图像分类具有多方面的优势。首先，其轻量级架构允许在计算资源有限的移动和嵌入式设备上高效部署。其次，与更大、计算成本更高的模型相比，MobileNetV2架构在准确性上具有竞争力。最后，模型的小尺寸使其能够实现更快的推理时间，适合实时应用。
MobileNetV2架构由一系列卷积层组成，随后是深度可分离卷积、反转残差、瓶颈设计、线性瓶颈和挤压-激励（SE）块。这些组件共同减少了所需的参数和计算量，同时保持了模型捕捉复杂特征的能力。
深度可分离卷积是MobileNetV2中用于降低卷积计算成本的技术。它将标准卷积分解为两个独立操作：深度卷积和点卷积。这种分离显著减少了所需的计算量，提高了模型的效率。
反转残差是MobileNetV2架构中提高模型准确度的关键组成部分。它们引入了瓶颈结构，在应用深度可分离卷积之前扩展通道数。这种扩展使模型能够捕捉更复杂的特征，增强其表示能力。
MobileNetV2中的瓶颈设计通过使用1×1卷积减少通道数，进一步降低了计算成本。这种设计选择有助于在模型大小和准确度之间保持良好平衡。
线性瓶颈在MobileNetV2中被引入，以解决瓶颈过程中的信息丢失问题。通过使用线性激活代替非线性激活，模型保留了更多信息，提高了捕捉细节的能力。
挤压-激励（SE）块被添加到MobileNetV2中，以增强其特征表示能力。这些块自适应地重新校准通道间的特征响应，使模型能够关注更多信息的特征，抑制相关性较小的特征。
了解了MobileNetV2的架构和特性后，来看训练它的步骤。
在训练MobileNetV2之前，适当准备数据至关重要。这包括预处理图像、将数据集分割为训练集和验证集，并应用数据增强技术以提高模型的泛化能力。
迁移学习是与MobileNetV2一起使用的流行技术，利用在大规模数据集上预训练的模型。通过用预训练权重初始化模型，可以加速训练过程，并使模型从源数据集中学习到的知识中受益。
微调MobileNetV2涉及在目标数据集上训练模型，同时保持某些层的预训练权重固定。这允许模型适应目标数据集的特定特征，同时保留从源数据集中学到的知识。
超参数调整在优化MobileNetV2的性能中起着关键作用。仔细选择参数，如学习率、批量大小和正则化技术，以实现最佳可能的结果。使用网格搜索或随机搜索等技术找到超参数的最佳组合。