ShuffleNet V1

ShuffleNet V1 是一种轻量级的神经网络模型，用于图像分类任务。它在2017年由CSDN开发并发布。ShuffleNet V1 的设计目的是在保持较高准确率的同时，降低模型的计算复杂度和参数量。

ShuffleNet V1 的核心思想是通过引入逐通道随机混洗操作（channel shuffle），将卷积网络中的分组卷积操作与通道之间的信息交互相结合。这种混洗操作可以减少模型中的参数量，提高模型的计算效率。同时，ShuffleNet V1 还采用了一种特殊的分组卷积方式，即将输入通道分成若干组，使得每个组内的通道之间可以相互交互，而不同组之间的通道则没有直接的连接。

通过上述设计，ShuffleNet V1 在保持较高准确率的情况下，大大减少了模型的计算复杂度和内存消耗。它在移动设备和嵌入式场景中具有广泛的应用前景。