Abstrakt. För närvarande styrs den neurala nätverksarkitekturen främst av den indirekta mätningen av beräknings komplexitet, dvs. FLOPs. Det direkta mätvärdet, t.ex. hastighet, beror dock också på andra faktorer såsom kostnader för minnesåtkomst och plattformskaraktärik. Därför föreslår detta arbete att utvärdera den direkta mätningen på målplattformen, utöver att bara överväga FLOPs. Baserat på en serie kontrollerade experiment, härleder detta arbete flera praktiska riktlinjer för effektiv nätverksdesign. Följaktligen presenteras en ny arkitektur, kallad ShuffleNet V2. Omfattande ablation experiment verifierar att vår modell är den senaste tekniken när det gäller hastighet och noggrannhet kompromiss.
För att förbättra den faktiska latensen föreslår ShuffleNetV2 REF en rad praktiska riktlinjer för effektiv ConvNet-design.
ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}