shufflenet中channel shuffle原理

分組卷積 Group convolution是將輸入層的不同特徵圖進行分組，然後採用不同的卷積核再對各個組進行卷積，這樣會降低卷積的計算量。因爲一般的卷積都是在所有的輸入特徵圖上做卷積，可以說是全通道卷積，這是一種通道密集連接方式（channel dense connection），而group convolution相比則是一種通道稀疏連接方式 具體過程可見我的另一個博客 https://blo

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