ShuffleNet paper笔记（附shuffle代码）

shuffleNet是一个轻量化的CNN模型，paper链接
主要面向mobile device（有限的算力）设计。
主要有2个新的operations: pointwise group convolution 和 channel shuffle

pointwise group convolution

说到pointwise group convolution，不得不先提到group convolution,
它是在AlexNet中第一次提到，详细介绍见这篇文章

channel分成了G个组，每个组的卷积核尺寸为C/G * K * K, C是input channel数量。
output channel数量为N，分到每个组的channel就为N/G，所以每个组需要N/G个卷积核。
大概就是这个意思。

再说一下pointwise convolution, 它就是1x1卷积。

pointwise group convolution, 就是卷积核的大小是1x1，再加上上面的分组操作。
后面再说它用在哪。

channel shuffle

然后是channel shuffle的提出，为什么要shuffle。