ShuffleNet--轻量级神经网络

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我是靠谱客的博主缥缈雪糕，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ShuffleNet--轻量级神经网络，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

ShuffleNet采用channel shuffle、pointwise group convolutions和depthwise separable convolution修改原来的ResNet单元。

channel shuffle：
假设输入的feature map数量为N，卷积层的filter为M，将feature map和filter分为g个group，对每个group分别进行卷积，就可以大大降低计算量。
在这里插入图片描述

如果多个group操作叠加在一起，如Figure1（a）的两个卷积层都有group操作，显然就会产生边界效应
就是处于边界处的channel会丢失。

因此要引入channel shuffle，如图1（b）（c）。

pointwise group convolutions正如MobileNet中的pointwise convolutions，实际上是1×1卷积带有group操作，因此1×1卷积的计算量也有一定量。

depthwise separable convolution操作与MobileNet一样。

ShuffleNet的基本模块如下图。
在这里插入图片描述
整体结构：

以上就是缥缈雪糕为你收集整理的ShuffleNet--轻量级神经网络的全部内容，希望文章能够帮你解决ShuffleNet--轻量级神经网络所遇到的程序开发问题。

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