42.常用的轻量级网络——ShuffleNet-v1

• ShuffleNet基于MobileNet的group思想，将卷积操作限制到特定的输入通道
• 而与之不同的是，ShuffleNet将输入的group进行打散，从而保证每个卷积核的感受野能够分散到不同group的输入中，增加了模型的学习能力

42.1 设计思想

• 采用group conv减少大量参数
  • roup conv与DW conv存在相同的“信息流通不畅”问题
• 采用channel shuffle解决上述问题
  • MobileNet中采用PW conv解决上述问题，SheffleNet中采用channel shuffle
• 采用concat替换add操作
  • avg pooling和DW conv(s=2)会减小feature map的分辨率，采用concat增加通道数从而弥补分辨率减小而带来信息的损失

42.2 网络架构

• MobileNet中1*1卷积的操作占据了约95%的计算量，所以将1*1也更改为group卷积，使得相比MobileNet的计算量大大减少。

  
  
• group卷积与DW存在同样使“通道信息交流不畅”的问题，MobileNet中采用PW conv解决上述问题，SheffleNet中采用channel shuffle。

• ShuffleNet的shuffle操作如图所示

  
  
• avg pooling和DW conv(s=2)会减小feature map的分辨率，采用concat增加通道数从而弥补分辨率减小而带来信息的损失

  • 实验表明：多多使用通道(提升通道的使用率)，有助于提高小模型的准确率。

    
    
• 网络结构：
  

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