ShuffleNet 是一种轻量级的卷积神经网络，它通过设计轻量级的分组卷积和深度可分离卷积来降低计算复杂度。这种网络结构特别适合在移动设备和嵌入式系统中使用。

ShuffleNet 特点

  • 轻量级: 通过分组卷积和深度可分离卷积，减少计算量和参数数量。
  • 高效: 在保持高精度的同时，显著降低计算资源消耗。
  • 易部署: 可以轻松集成到各种移动设备和嵌入式系统中。

ShuffleNet 工作原理

ShuffleNet 的核心思想是使用分组卷积和深度可分离卷积来代替传统的卷积操作。分组卷积将输入数据分成多个组，然后对每个组进行卷积操作。深度可分离卷积则将卷积操作分解为两个步骤：首先进行深度卷积，然后进行逐点卷积。

实例分析

以下是一个简单的 ShuffleNet 网络结构的例子：

Input -> Grouped Conv -> Depthwise Conv -> Pointwise Conv -> Shuffle -> ReLU -> Conv -> Output

在这个例子中，Grouped Conv 和 Depthwise Conv 分别对应分组卷积和深度可分离卷积。

深入学习更多

想要了解更多关于 ShuffleNet 的信息，可以参考以下资源：

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ShuffleNet 结构图