点头的RNN课程里，老师提了个作业，用深度可分离卷积改写Alexnet
啊？深度可分离卷积？这是啥？冲浪了一会儿，找到以下不错的内容
概念讲得很好，还有背景知识拓展，不过代码演示是基于keras，之后找到pytorch实现的代码视频再补充（原理部分看完了，代码部分掠过）
- 【精读AI论文】谷歌轻量化网络MobileNet V1（附MobileNetV1实时图像分类代码）_哔哩哔哩_bilibili
- 上一条视频里推荐的扩展内容（视频看够了，暂不读）
【转载】轻量级神经网络“巡礼”（二）—— MobileNet，从V1到V3
pytorch代码实现（看不懂
V1亮点
V2亮点（看不懂
inverted residual倒残差结构
- 先用PW升维，然后DW，然后PW降维
ReLU6
linear bottlenecks
V3亮点 （看不懂
更新Block（bneck）
- 加入SE模块
使用NAS搜索参数
重新设计耗时层结构