EIQ模型，第19届新训练版

简介：
EIQ模型，第19届新训练版是一套基于EIQ分析法（Effort, Intensity, and Quality）优化工作流程与员工培训的最新版本系统，旨在提高效率和质量。 该分类模型采用了高效的架构设计，大幅减少了参数数量与计算量，在移动设备及嵌入式系统上进行实时图像分类和检测方面具有显著优势。在速度与性能的平衡中，此模型利用深度可分离卷积来简化计算复杂度，并且能够保持甚至提升分类准确性。此外，MobileNetV2引入了反向残差结构，这不仅增强了模型的学习能力而且减少了参数数量。 具体来说，在该架构中有两个关键部分：一是残差连接，它有助于梯度在深层网络中的传播，减少训练难度并提高准确率；二是线性瓶颈机制，在每个残差模块的起始和结束位置使用线性激活函数以帮助学习更多样化的特征。同时，MobileNetV2通过在线性瓶颈结构中增加通道注意力机制来进一步优化模型的表现力。 在部署方面，考虑到资源受限设备上的推理需求，该设计能够在不牺牲太多准确性的情况下提供高效的性能，并且由于其简洁的架构，在各类硬件平台（包括CPU、GPU和专用神经网络加速器）上都能轻易实现高效部署。