轻量化卷积哪个降点低

### 轻量化卷积神经网络的计算效率与性能表现

对于轻量级卷积神经网络而言，设计目标是在保持较高精度的同时显著减少模型复杂度和运算需求。具体到几种典型架构——MobileNet、ShuffleNet以及其他变体之间的差异主要体现在各自独特的结构特点上。

#### MobileNet 的特性
MobileNet采用深度可分离卷积(depthwise separable convolution)，即先执行逐通道的空间卷积再做点态(pointwise)转换来替代传统标准卷积操作，从而大幅降低了参数数量以及乘加法次数(MFLOPs)[^1]。

#### ShuffleNet 的优化策略
相比之下，ShuffleNet不仅延续了类似的思路去除了一些不必要的$1\times1$卷积层以进一步提升速度；更重要的是引入了一种称为channel shuffle的技术用于增强特征间的信息交流效果而不增加额外负担[^3]。此外，在扩展阶段同时利用到了不同尺寸($1\times1$, $3\times3$)的感受野组合方式，这有助于捕捉多尺度模式并提高表达能力[^4]。

#### 性能对比分析
当基于相同水平下的Complexity (MFLOPs)指标考量时，实验证明ShuffleNet能够在资源受限环境下提供优于其他同类方案的表现，特别是在移动设备应用场景下展现出明显优势。然而值得注意的是，实际应用中的最佳选择往往取决于特定任务的需求及硬件条件等因素综合作用的结果。

import torch.nn as nn

class DepthWiseConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):
        super(DepthWiseConv, self).__init__()
        self.depth_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
                                    out_channels=in_channels,
                                    kernel_size=kernel_size,
                                    stride=stride,
                                    padding=padding,
                                    groups=in_channels)
        self.point_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels,
                                    out_channels=out_channels,
                                    kernel_size=1)

    def forward(self, input):
        output = self.depth_conv(input)
        output = self.point_conv(output)
        return output