（问答题分"图像基础","机器学习"和"3D视觉"三个部分，

[问答题]

（问答题分"图像基础","机器学习"和"3D视觉"三个部分，请任选其中一个方向作答，多答有神秘加分）

（本题为"机器学习"部分）

谈谈你对moblenet和shufflenet的理解。

教训小磊

mobilenet是一种轻量级的可以应用在移动端的神经网络模型，它主要是由深度可分离卷积组成，而深度可分离卷积又由提取空间特征的深度卷积和通道交互的逐点卷积构成，mobilenet的精度并没有大型CNN网络（如ResNet）高，但它可以应用在一些计算资源受限的设备中以及一些速度更重要的场景中。

shufflenet也是一种轻量级的神经网络模型，它的作者认为分组卷积（group-conv）会使信息在各个分组之间不流动，使得产生的卷积结果没有相关性，所以shufflenet是在分组卷积之后再加了一个shuffle操作，使得各个组之间的信息可以流动，以提升模型的性能。

发表于 2020-08-06 14:32:50 回复(0)

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网易算法工程师 2018

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