Vi introducerar en extremt beräkningseffektiv CNN-arkitektur som heter ShuffleNet, som är speciellt utformad för mobila enheter med mycket begränsad datorkraft (t.ex.). Den nya arkitekturen använder två nya operationer, punktvis gruppkonvolution och kanalblandning, för att kraftigt minska beräkningskostnaderna samtidigt som noggrannheten bibehålls. Experiment på ImageNet-klassificering och MS COCO-objektdetektering visar ShuffleNets överlägsna prestanda över andra strukturer, t.ex. lägre topp-1-fel (absolut 7,8 %) än senaste MobileNet [12] på Ima-geNet klassificering uppgift, under beräkningsbudgeten för 40 MFLOPs. På en ARM-baserad mobil enhet, uppnår ShuffleNet  till och med 13× verklig upphastighet över AlexNet samtidigt som jämförbar noggrannhet upprätthålls.
ShuffleNet REF föreslår att man använder punktvisa gruppkonvolutioner och kanalväxlingar för att minska beräkningskostnaderna.
ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}