ShuffleNet网络介绍
ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleNetV1和MobileNet类似，都是通过设计更高效的网络结构来实现模型的压缩和加速。
了解ShuffleNet更多详细内容，详见论文ShuffleNet。
如下图所示，ShuffleNet在保持不低的准确率的前提下，将参数量几乎降低到了最小，因此其运算速度较快，单位参数量对模型准确率的贡献非常高。
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以上是今天学习的知识点，整段文字我只知道旷视科技，这是一个很牛的公司，在人脸识别方面有比较领先的技术，是不是某老师说的清场式遥遥领先，不知道。
然后开启算力跑程序。但很遗憾，没有跑成功。
