轻量级分类模型训练核心是“够用就好”：依数据量、硬件与延迟选合适骨架，如边缘设备用MicroResNet或Quantized EfficientNet-Lite0，CPU服务器用ShuffleNetV2（x0.5）或3层CNN，参数控在50万内。
用Python训练轻量级分类模型，核心是“够用就好”：不堆参数、不追SOTA，而是根据数据量、硬件条件和响应延迟需求，选对模型、精简结构、高效训练。关键不在“多”，而在“准”和“快”。
轻量级 ≠ 随便挑个MobileNetV1就开训。要先看任务场景：
tf.keras.applications.EfficientNetLite0加载）小模型泛化能力弱，数据质量比数量更重要：
albumentations加RandomBrightnessContrast+Cutout+Rotate(limit=15)，避免过拟合单一样本纹理class_weight='balanced'或Focal LossReduceLROnPlateau(patience=3)，避免小网络一步崩掉模型训得再好，不压缩也跑不进终端：
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tensorflow_model_optimization.sparsity.keras.prune_low_magnitude对卷积层做权重稀疏化，再strip_pruning导出稠密模型converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]，自动做INT8量化；若需更高精度，可加representative_dataset校准基本上就这些。小模型训练不是技术降级，而是精准控制——控结构、控数据、控部署链路。不复杂，但容易忽略细节。
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