ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
Abstract 目前，神經網絡架構設計主要由計算複雜度的間接度量（即FLOP）引導。然而，直接度量（例如，速度）還取決於諸如存儲器訪問成本和平臺特性之類的其他因素。 因此，這項工作建議評估目標平臺上的直接度量，而不僅僅考慮FLOP。基於一系列對照實驗，這項工作爲高效的網絡設計提供了幾個實用指南。因此，提出了一種稱爲ShuffleNet V2的新架構。全面的消融實驗驗證了我們的模型在速度和準確度方
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