DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的簡介(論文介紹)、架構(gòu)詳解、案例應(yīng)用等配圖集合之詳細(xì)攻略

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DL之ShuffleNetV2：ShuffleNetV2算法的架構(gòu)詳解

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ShuffleNet算法的簡介(論文介紹)

? ? ? ? ShuffleNet也是應(yīng)用在移動設(shè)備上的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)模型。

Abstract
We introduce an extremely computation-efficient CNN ?architecture named ShuffleNet, which is designed specially ?for mobile devices with very limited computing power (e.g., ?10-150 MFLOPs). The new architecture utilizes two new ?operations, pointwise group convolution and channel shuffle, ?to greatly reduce computation cost while maintaining ?accuracy. Experiments on ImageNet classification and MS ?COCO object detection demonstrate the superior performance ?of ShuffleNet over other structures, e.g. lower top-1 ?error (absolute 7.8%) than recent MobileNet [12] on ImageNet ?classification task, under the computation budget of ?40 MFLOPs. On an ARM-based mobile device, ShuffleNet ?achieves ～13× actual speedup over AlexNet while maintaining ?comparable accuracy.
摘要
我們介紹了一個非常高效的CNN架構(gòu)，名為ShuffleNet，專門為計算能力非常有限的移動設(shè)備（如10-150 MFLOPs）設(shè)計。新的體系結(jié)構(gòu)利用了兩種新的運算，即點態(tài)組卷積和channel shuffle，在保持精度的同時，大大降低了計算成本。圖像網(wǎng)絡(luò)分類和MS-COCO目標(biāo)檢測實驗表明，在40 MFLOPs的計算預(yù)算下，與其他結(jié)構(gòu)相比，在圖像網(wǎng)絡(luò)分類任務(wù)上，ShuffleNet 具有更好的性能，例如比最近的MobileNet [12]更低的Top-1錯誤（絕對7.8%）。在基于ARM的移動設(shè)備上，ShuffleNet 比AlexNet實現(xiàn)了～13倍的實際加速，同時保持了相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確性。

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4、Experiment

實驗在ImageNet的分類集上做評估，大多數(shù)遵循ResNeXt的設(shè)置，除了兩點：

• 權(quán)重衰減從1e-4降低到了4e-5
• 數(shù)據(jù)增強使用較少的aggressive scale 增強

這樣做的原因是小型網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程通常會遇到欠擬合而不是過擬合問題。

1、Classification error vs. number of groups g

2、Classification error vs. various structures

3、ShuffleNet vs. MobileNet on ImageNet Classification

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論文
Xiangyu Zhang, XinyuZhou, MengxiaoLin, Jian Sun.
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices. CVPR 2017.
https://arxiv.org/abs/1707.01083

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ShuffleNet算法的架構(gòu)詳解

更新……

DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的架構(gòu)詳解

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ShuffleNet算法的案例應(yīng)用

更新……

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總結(jié)

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