小型CNN总结：ShuffleNet、MobileNet v1,

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Xception、MobileNet将普通2D卷积分解为depthwise conv和pointwise conv

其中有个细节是Xception和ShuffleNet都提到depthwise conv之后不接ReLU激活函数比用ReLU激活函数好，MobileNet-v2的depthwise conv还是用了ReLU的，只不过后面接的1X1降维没用，因为它梭子型中间有冗余嘛，可以承担ReLU带来的风险

MobileNet-v2的Inverted residuals就是把两头宽，中间窄的沙漏型结构变成了两头窄，中间宽的梭子型结构，因为depthwise conv嘛，resonable

这几个网络在大幅降低计算量的同时基本保持了精度，然而此时主要矛盾就发生了转化，占据计算量的主体由3x3的卷积核变成了1x1的卷积核（90%以上），所以ShuffleNet对它也分组了，然而这带来了新的问题也就是group conv 本来就存在的一个问题，只不过现在激化了，就是group之间信息交流不足的问题，ShuffleNet的解决方法就很巧妙了，这篇文章总结一下就是：发现问题（pointwise conv计算量占主体），解决问题（pointwise conv计算也分组），引入了新问题（group之间信息交流不足），解决新问题（channel shuffle）

小模型参数量比较小，正则化加入要谨慎，比如weight decay需要适当小一点，shufflenet采用了weight decay随训练逐渐减少至0的训练策略，mobilenet对于depthwise卷积则没有使用正则化

需要注意的是：理论计算量flops和实际的运算效率是两码事，后者还和其他很多因素相关，所以有些很注重落地的公司会对此做很多优化，比如face++的shufflenet以及shufflenet-v2

说起这个笔者有幸和shufflenet以及shufflenet-v2的一作，ResNet二作zhangxiangyu（face++模型组leader）交流过一个小时，十分温文尔雅的大神，对他以及这个公司十分膜拜

说到这个笔者还有幸和SE-net作者胡杰（Momenta高级研发工程师）交流过很多问题，也是神一样的任务

说起这个笔者还有幸和孙剑大佬有过简短的交流

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