1. 引言
随着科技的快速发展，人工智能(AI)在许多领域都得到了广泛的应用。近年来，深度学习作为人工智能的一个重要分支，已经取得了显著的成果。深度学习模型的大小和复杂度正在持续增长，导致模型的训练和推断过程变得越来越耗费资源。为了解决这一问题，研究人员正在积极探索轻量级的深度学习模型。
2. 研究目的
本研究旨在探究轻量级深度学习模型在图像分类任务中的性能表现。具体来说，我们将对比轻量级深度学习模型与常规深度学习模型在准确率、速度和模型大小等方面的差异。
3. 研究方法
为了实现这一目标，我们采用了以下研究方法：
3.1 模型选择
我们选择了两种主流的深度学习模型进行对比：常规的Rese-50模型和MobileeV2轻量级模型。
3.2 数据集
我们使用了Imagee数据集，该数据集包含了1000个类别的1.28万个训练样本和500个类别的5万个测试样本。
3.3 训练策略
我们将对两种模型进行相同的训练策略，包括数据增强、优化器选择、学习率调整等。
3.4 评估指标
我们将使用准确率、速度和模型大小作为评估指标。为了更全面地比较模型性能，我们将在相同硬件条件下对模型进行评估。
4. 数据收集与分析
在实验过程中，我们收集了以下数据：
| 模型 | 准确率 | 速度(ms) | 模型大小(MB) || --- | --- | --- | --- || Rese-50 | 76.8% | 56.3 | 273 || MobileeV2 | 7
3.2% | 2
4.1 | 1
3.9 |
通过对数据的分析，我们发现MobileeV2在速度和模型大小方面具有优势，但在准确率方面略低于Rese-50。这可能是因为MobileeV2在追求轻量化的同时牺牲了一部分精度。