ShuffleNet V2相较于ShuffleNet V1各自优缺点

ShuffleNet V2与ShuffleNet V1各自的优缺点如下：

ShuffleNet V1的优点：
1.计算效率高：ShuffleNet V1中引入了通道重排和组卷积等技术，可以在保持较高的模型性能的同时，大大降低模型的计算代价。
2.模型复杂度低：ShuffleNet V1中的网络结构相对较为简单，参数量较小，可以在资源受限的场景下得到较好的应用。
3.实现简单：ShuffleNet V1的网络结构相对简单，实现起来较为容易。

ShuffleNet V1的缺点：
1.模型性能有限：ShuffleNet V1中的网络结构相对简单，导致其在一些复杂任务上的表现不如其他模型。
2.特征表达能力不足：ShuffleNet V1中的网络结构可能会限制其对特征的表达能力，导致其在一些任务上表现不佳。

ShuffleNet V2的优点：
1.模型性能较高：ShuffleNet V2中引入了更加高效的通道重排方式和更多的组卷积层等技术，可以进一步提高模型的性能。
2.特征表达能力更强：ShuffleNet V2中的网络结构相对更加复杂，可以提高其对特征的表达能力。
3.网络结构更加精细：ShuffleNet V2中对网络的设计进行了更加精细的调整，可以提高模型的性能和效率。

ShuffleNet V2的缺点：
1.计算代价较高：ShuffleNet V2中引入了更多的组卷积层等技术，导致其模型的计算代价相对较高。
2.模型复杂度较高：ShuffleNet V2中的网络结构相对较为复杂，参数量较大，可能在资源受限的场景下难以应用。
3.实现复杂：ShuffleNet V2的网络结构相对较为复杂，实现起来较为困难。