Rangkaian ShuffleNet V2

ShuffleNet V2 ialah rangkaian saraf ringan dengan reka bentuk yang diperhalusi, terutamanya digunakan dalam tugas seperti pengelasan imej dan pengesanan sasaran. Ia menampilkan pengkomputeran yang cekap, ketepatan tinggi dan reka bentuk yang ringan. Matlamat ShuffleNet V2 adalah untuk memberikan hasil pengiraan yang cekap sambil mengekalkan ketepatan yang tinggi. Idea teras rangkaian ini adalah untuk mencapai pengiraan yang cekap melalui borang penyusunan semula saluran khas. Dengan memperkenalkan modul ringan ke dalam reka bentuk lapisan rangkaian, ShuffleNet V2 boleh mencapai inferens dan latihan pantas pada peranti yang dikekang sumber. Kaedah penyusunan semula saluran ini memperkenalkan lebih banyak operasi pengkomputeran selari ke dalam rangkaian, dengan itu mengurangkan jumlah keperluan pengkomputeran dan penyimpanan. ShuffleNet V2 kumpulan dan menyusun semula saluran input supaya maklumat boleh berinteraksi antara kumpulan yang berbeza, dengan itu meningkatkan keupayaan ekspresif rangkaian. Kaedah penyusunan semula ini berkesan mengurangkan bilangan parameter dan pengiraan model sambil mengekalkan ketepatan yang tinggi. Ringkasnya, ShuffleNet V2 ialah rangkaian saraf dengan pengiraan yang cekap, ketepatan yang tinggi dan reka bentuk yang ringan Bentuk penyusunan semula saluran khasnya membolehkan inferens dan latihan pantas pada peranti yang dikekang sumber.

Struktur utama ShuffleNet V2 terdiri daripada dua modul: unit ShuffleNet V2 dan blok ShuffleNet V2.

Unit ShuffleNet V2 ialah blok binaan asas ShuffleNet V2. Ia terdiri daripada lapisan konvolusi 1x1, lapisan penyusunan semula saluran dan lapisan konvolusi 3x3. Unit ini direka bentuk untuk meningkatkan kecekapan pertukaran maklumat antara tahap yang berbeza. Blok ShuffleNet V2 terdiri daripada berbilang unit ShuffleNet V2 dan mencapai pemindahan maklumat yang cekap melalui borang penyusunan semula saluran khas. Idea teras adalah untuk membahagikan peta ciri input kepada dua bahagian. Satu bahagian mengalami lilitan 1x1 untuk transformasi ciri, dan kemudian menjalani penyusunan semula saluran dengan bahagian yang lain. Peta ciri selepas penyusunan semula saluran kemudiannya tertakluk kepada lilitan 3x3 untuk pengekstrakan ciri. Akhirnya, peta ciri kedua-dua bahagian disambungkan bersama sebagai output blok ShuffleNet V2. Reka bentuk ini boleh meningkatkan ekspresif dan ketepatan model sambil mengekalkan model ringan. Melalui pertukaran maklumat dan pengekstrakan ciri yang berkesan, blok ShuffleNet V2 mampu mencapai prestasi yang lebih baik dalam rangkaian saraf dalam.

Prinsip teras ShuffleNet V2 ialah penyusunan semula saluran. Rangkaian saraf konvolusi tradisional biasanya menggunakan kernel konvolusi yang lebih besar dan struktur rangkaian yang lebih dalam untuk mengekstrak lebih banyak maklumat ciri. Walau bagaimanapun, kaedah ini akan meningkatkan parameter dan jumlah pengiraan model, menjadikannya sukar untuk mencapai inferens dan latihan yang cekap pada peranti yang dikekang sumber. Untuk menyelesaikan masalah ini, ShuffleNet V2 menggunakan strategi penyusunan semula saluran. Proses penyusunan semula saluran adalah seperti berikut: pertama, peta ciri input dibahagikan kepada dua bahagian. Sebahagian daripadanya mengalami transformasi lilitan 1x1, dan sebahagian lagi mengalami penyusunan semula saluran. Penyusunan semula saluran mencapai tujuan pertukaran maklumat dengan mengumpulkan saluran peta ciri dan kemudian menyusun semula saluran dalam setiap kumpulan. Faedah penyusunan semula saluran ialah ia dapat meningkatkan kecekapan pemindahan maklumat antara lapisan yang berbeza. Dengan menyusun semula saluran, peta ciri dari lapisan berbeza boleh berinteraksi dengan lebih baik antara satu sama lain, dengan itu meningkatkan prestasi model. Selain itu, penyusunan semula saluran juga boleh mengurangkan bilangan parameter dan pengiraan model. Dengan mengumpulkan saluran, anda boleh mengurangkan bilangan saluran dalam setiap kumpulan dan dengan itu mengurangkan parameter model. Pada masa yang sama, penyusunan semula saluran juga boleh mengurangkan jumlah pengiraan kerana peta ciri dalam kumpulan boleh berkongsi pengiraan. Ringkasnya, ShuffleNet V2 menggunakan penyusunan semula saluran untuk meningkatkan prestasi model sambil mengurangkan bilangan parameter dan pengiraan model, dengan itu mencapai inferens dan latihan yang cekap.

ShuffleNet V2 mengguna pakai reka bentuk yang ringan, membolehkannya melaksanakan inferens dan latihan dengan cekap dalam persekitaran yang terhad sumber seperti peranti mudah alih dan peranti terbenam. Pada masa yang sama, ShuffleNet V2 mempunyai kelebihan saiz model yang lebih kecil dan beban pengiraan yang rendah walaupun mengekalkan ketepatan yang tinggi. Oleh itu, ShuffleNet V2 boleh memainkan peranan penting dalam senario yang memerlukan tindak balas pantas, seperti pemanduan autonomi, keselamatan pintar dan bidang lain.

Atas ialah kandungan terperinci Rangkaian ShuffleNet V2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!