ShuffleNetv2x0.5和ShuffleNetv2x1.0的模型结构的具体区别，仔细描述一下

ShuffleNet V2x0.5和ShuffleNet V2x1.0的模型结构有很多不同之处。ShuffleNet V2x0.5使用了更少的运算，因此具有更小的参数量和更高的计算效率。它的结构是以 Grouped Convolutions 为核心，并且使用了两个不同的 Shuffle模块，分别是深度可分离的混合卷积（Mixed Convolution）和深度可分离的全卷积（Depthwise Convolution）。而ShuffleNet V2x1.0则使用了更多的运算，以实现更复杂的模型结构，并具有更高的准确性。它的结构是以深度可分离的混合卷积（Mixed Convolution）为核心，并且使用了两个不同的 Shuffle模块，分别是深度可分离的混合卷积（Mixed Convolution）和深度可分离的点卷积（Pointwise Convolution）。