🌟深度学习小科普ShuffleNet V1 & V2：轻量级神经网络的奥秘✨
发布时间：2025-03-25 08:38:36来源：
近年来，随着移动设备计算能力的提升，轻量级神经网络成为研究热点。其中，ShuffleNet系列以其高效性和实用性脱颖而出！👇
ShuffleNet V1 和 V2分别由Zhang等人和Ma等人提出，它们通过引入“通道 Shuffle”操作，有效提升了模型的计算效率。简单来说，“通道 Shuffle”就是将特征图的不同通道打乱重组，使得信息流更加高效地传递，同时减少计算冗余。🧐
关于ShuffleNet V1的输出通道数，其设计遵循“分组卷积+通道 Shuffle”的原则，输出通道数通常会根据不同的应用场景进行调整。例如，在V1中，作者推荐了1/2/4倍的增长比例，以适应不同硬件条件下的性能需求。💡
无论是ShuffleNet V1还是V2，它们都致力于在有限资源下实现高性能推理，为AI应用落地提供了强有力的支持！🚀 想了解更多技术细节？欢迎留言探讨！💬
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