ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
Abstract 目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接度量（即FLOP）引导。然而，直接度量（例如，速度）还取决于诸如存储器访问成本和平台特性之类的其他因素。 因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅考虑FLOP。基于一系列对照实验，这项工作为高效的网络设计提供了几个实用指南。因此，提出了一种称为ShuffleNet V2的新架构。全面的消融实验验证了我们的模型在速度和准确度方
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