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ShuffleNet V2論文記錄
時間 2020-12-25
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簡介 ShuffleNet V2是對ShuffleNet V1的改進,是關於模型壓縮和加速的文章。目前大部分關於模型加速和壓縮的文章對比加速時的效果都是FLOPs,這個指標主要衡量的就是卷積層的乘法操作。但是具有相似網絡特徵的FLOPs有不同的速度,因此,僅僅使用FLOPs來作爲計算複雜度的唯一指標是不夠的。下圖©(d)中相同的MFLOPs的網絡實際速度差別卻很大,說明以FLOPs作爲指標是有問題
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