（二）ShuffleNet学习笔记

目的：为计算能力非常有限（例如10-150 MFLOP）的移动设备追求最佳准确性 方法：逐点组卷积（解决1×1的卷积计算复杂度）、通道混洗（增强了全局信息的流通） 通道混洗 原文链接 对于一个卷积层分为g×n组， 1.有g×n个输出通道 2.reshape为(g,n) 3.再转置为(n,g) 4.平坦化,再分回g组作为下一层的输入 组卷积 几种常见卷积：标准卷积、深度可分离卷积、扩展卷积、组卷积

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