最近在研讀ShuffleNet V2這篇經(jīng)典論文，它可是輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的扛把子！??這篇文章不僅提出了高效的設(shè)計(jì)原則，還通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這些原則的重要性。首先，作者強(qiáng)調(diào)了模型推理效率的關(guān)鍵因素：計(jì)算復(fù)雜度（FLOPs）和實(shí)際運(yùn)行時(shí)間并不總是成正比。這讓我意識(shí)到，優(yōu)化不僅僅看理論值，還得結(jié)合硬件特性考量。??

文中提出的四個(gè)設(shè)計(jì)原則超級(jí)實(shí)用：1?? 均衡的通道分配；2?? 小分支數(shù)量；3?? 并行計(jì)算結(jié)構(gòu)；4?? 逐通道卷積減少冗余。這些原則讓ShuffleNet V2在保持高精度的同時(shí)大幅降低了計(jì)算開(kāi)銷。??

最后，對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，ShuffleNet V2在多個(gè)數(shù)據(jù)集上都優(yōu)于其他輕量級(jí)模型。無(wú)論是學(xué)術(shù)研究還是工業(yè)應(yīng)用，這篇文章都值得反復(fù)咀嚼！???? 深度學(xué)習(xí) 模型優(yōu)化 ShuffleNet