shufflenet在公开数据集上的精度都是多少?
时间: 2024-03-11 09:45:29 浏览: 13
ShuffleNet 在 ImageNet 数据集上的精度比较高,ShuffleNetV2 的 top-1 精度为 69.0%,top-5 精度为 89.0%,而 ShuffleNetV1 的 top-1 精度为 67.8%,top-5 精度为 87.6%。但是需要注意的是,不同的数据集、不同的任务以及不同的实现方式可能会对精度产生影响,因此具体的情况需要根据具体的应用场景进行评估。
相关问题
ShuffleNet的核心思想是什么?
ShuffleNet是一种轻量级的神经网络架构,旨在提高计算效率和减少模型参数量。其核心思想是通过引入逐通道组卷积和通道重排操作来实现高效的信息交换和特征重用。
具体来说,ShuffleNet采用了两个关键的操作:逐通道组卷积和通道重排。逐通道组卷积将输入特征图按通道分组,每个组内的通道进行独立的卷积操作,然后将各组的输出特征图按通道连接起来。这样可以减少计算量和参数量,并且保持了特征图的空间维度。
通道重排操作则是为了增强特征的交互和重用。它将输入特征图按通道分成几个子集,然后将每个子集中的通道进行重排,使得不同子集的通道可以相互交叉。这样可以增加特征之间的信息交流,提高模型的表达能力。
通过逐通道组卷积和通道重排操作,ShuffleNet能够在保持较高准确率的同时,大幅度减少计算量和参数量,适用于资源受限的场景,如移动设备和嵌入式系统。
shufflenet
ShuffleNet是一种轻量级神经网络,具有很高的性能。根据引用中提供的比较结果,ShuffleNet在FLOPs(浮点运算数)相同的情况下仍然具有明显的优势。引用中提到了ShuffleNet的一些关键技术,包括逐点分组卷积和通道重排。逐点分组卷积是指将卷积操作分成多个小组进行,这样可以减少计算量。通道重排则是一种操作,通过调整通道的顺序来提高网络的效果。ShuffleNet的论文非常简洁,只有9页,因此可以认为它是一种轻量级网络。在ShuffleNet中,逐点分组卷积和通道重排是最主要的思想,它们在网络中起到了重要的作用。逐点分组卷积可以降低计算量,而通道重排可以提高网络的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [轻量级神经网络——shuffleNet](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/123190337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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