摘要：
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摘要：
卷积神经网络（CNN）是一种深度神经网络，通过多个卷积层提取图像特征，广泛应用于图像分类。随着移动设备处理的图像数据量的不断增加，神经网络在移动终端上的应用越来越广泛。然而，这些网络需要大量的计算和先进的硬件支持，很难适应移动设备。本文论证了MobileNetV3对于移动终端上的实际图像分类任务，可以在效率和准确性之间取得较好的平衡。在我们的实验中，比较了MobileNetV3和其他几种常用的预训练CNN模型在不同图像数据集上的分类性能。选择的数据集都很好地代表了移动设备的应用场景。结果表明，作为一种轻量级的神经网络，与其他大型网络相比，MobileNetV3以有效的方式实现了良好的精度性能。此外，ROC证实了MobileNetV3相对于其他实验模型的优势。并对适用于MobileNetV3的图像数据集的特征提出了一些猜想。 阅读全文