shufflenet中channel shuffle原理

分组卷积
Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组，然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积，这样会降低卷积的计算量。因为一般的卷积都是在所有的输入特征图上做卷积，可以说是全通道卷积，这是一种通道密集连接方式（channel dense connection），而group convolution相比则是一种通道稀疏连接方式
具体过程可见我的另一个博客
https://blog.youkuaiyun.com/ding_programmer/article/details/104469348

分组卷积的矛盾——特征通信
group convolution层另一个问题是不同组之间的特征图需要通信，否则就好像分了几个互不相干的路，大家各走各的，会降低网络的特征提取能力，这也可以解释为什么Xception，MobileNet等网络采用密集的1x1 pointwise convolution，因为要保证group convolution之后不同组的特征图之间的信息交流。

channel shuffle

为达到特征通信目的，我们不采用dense pointwise convolution，考虑其他的思路：channel shuffle。如图b，其含义就是对group convolution之后的特征图进行“重组”，这样可以保证接下了采用的group convolution其输入来自不同的组，因此信息可以在不同组之间流转。图c进一步的展示了这一过程并随机，其实是“均匀地打乱”。

在程序上实现channel shuffle是非常容易的：假定将输入层分为 g 组，总通道数为 $g\times n$，首先你将通道那个维度拆分为 (g,n) 两个维度，然后将这两个维度转置变成 (n,g) ，最后重新reshape成一个维度 $g\times n$。