我一直在开发一个使用 CameraX API 的 Android 应用程序，我想使用 MLKit 创建一个图像分析器。我的主要目标是检测特定尺寸的某种类型的文档，一个用于正面的检测标签，一个用于背面的检测标签。所以我想训练一个可以满足我特定需求的 TensorFlow Lite 模型。我已经看过很多很棒的文档，这些文档描述了我如何在手机上本地使用我自己的模型来处理我的分析用例，所以这不是问题。
问题是我是一名移动开发人员，我对实际训练我的模型知之甚少。我有大量的训练数据，因为我已经阅读了一些很棒的教程，例如 like this one 并且我有很多要分类的文档图像（数千张），并且我已经按照描述将它们组织到各自的目录中.我还关注了 this video，很明显，使用 TensorFlow 图像分类器和经过训练的模型进行重新训练是一种非常有益的方法，但我还没有看到太多关于为什么 他们选择了 Tensorflow Hub 精简版模型。是什么让一个比其他的更好，我应该寻找什么来选择最好的一个来重新培训和满足我的特定需求（检测特定文档）？
这是正确的方法吗？感谢任何建议，谢谢！