ShuffleNet 是一种轻量级的神经网络架构，旨在提高计算效率，同时保持良好的性能。以下是关于 ShuffleNet 的简要介绍。
ShuffleNet 简介
ShuffleNet 是由 Google 团队提出的一种用于移动和嵌入式设备的轻量级神经网络架构。它通过引入通道混洗（Channel Shuffle）操作，有效地减少了计算量，提高了网络的速度。
ShuffleNet 特点
- 轻量级：ShuffleNet 通过减少计算量，使得模型在移动和嵌入式设备上运行更加高效。
- 高效：ShuffleNet 在保持良好性能的同时，显著提高了计算效率。
- 易于实现：ShuffleNet 的结构简单，易于在多种平台上实现。
ShuffleNet 架构
ShuffleNet 的核心思想是通道混洗（Channel Shuffle），它将输入通道分成两组，并在中间进行交错，从而减少计算量。
实现细节
- 输入层：输入层接受原始图像数据。
- 卷积层：卷积层使用 ShuffleNet 的通道混洗操作，以减少计算量。
- 激活层：激活层使用 ReLU 激活函数。
- 池化层：池化层用于降低特征图的分辨率。
- 输出层：输出层使用全连接层，输出最终结果。
相关资源
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图片展示
ShuffleNet 架构图