ShuffleNet算法详解[通俗易懂]

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论文：ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083

算法详解：
ShuffleNet是Face++的一篇关于降低深度网络计算量的论文，号称是可以在移动设备上运行的深度网络。这篇文章可以和MobileNet、Xception和ResNeXt结合来看，因为有类似的思想。卷积的group操作从AlexNet就已经有了，当时主要是解决模型在双GPU上的训练。ResNeXt借鉴了这种group操作改进了原本的ResNet。MobileNet则是采用了depthwise separable convolution代替传统的卷积操作，在几乎不影响准确率的前提下大大降低计算量，具体可以参考MobileNets-深度学习模型的加速。Xception主要也是采用depthwise separable convolution改进Inception v3的结构。

该文章主要采用channel shuffle、pointwise group convolutions和depthwise separable convolution来修改原来的ResNet单元，接下来依次讲解。

channel shuffle的思想可以看下面的Figure 1。这就要先从group操作说起，一般卷积操作中比如输入feature map的数量是N，该卷积层的filter数量是M，那么M个filter中的每一个filter都要和N个feature map的某个区域做卷积，然后相加作为一个卷积的结果。假设你引入group操作，设group为g，那么N个输入feature map就被分成g个group，M个filter就被分成g个group，然后在做卷积操作的时候，第一个group的M/g个filter中的每一个都和第一个group的N/g个输入feature map做卷积得到结果，第二个group同理，直到最后一个group，如Figure1（a）。不同的颜色代表不同的group，图中有三个group。这种操作可以大大减少计算量，因为你每个filter不再是和输入的全部feature map做卷积，而是和一个group的feature map做卷积。但是如果多个group操作叠加在一起，如Figure1（a）的两个卷积层都有group操作，显然就会产生边界效应，什么意思呢？就是某个输出channel仅仅来自输入channel的一小部分。这样肯定是不行的的，学出来的特征会非常局限。于是就有了channel shuffle来解决这个问题，先看Figure1（b），在进行GConv2之前，对其输入feature map做一个分配，也就是每个group分成几个subgroup，然后将不同group的subgroup作为GConv2的一个group的输入，使得GConv2的每一个group都能卷积输入的所有group的feature map，这和Figure1（c）的channel shuffle的思想是一样的。

pointwise group convolutions，其实就是带group的卷积核为1*1的卷积，也就是说pointwise convolution是卷积核为1*1的卷积。在ResNeXt中主要是对3*3的卷积做group操作，但是在ShuffleNet中，作者是对1*1的卷积做group的操作，因为作者认为1*1的卷积操作的计算量不可忽视。可以看Figure2（b）中的第一个1*1卷积是GConv，表示group convolution。Figure2（a）是ResNet中的bottleneck unit，不过将原来的3*3 Conv改成3*3 DWConv，作者的ShuffleNet主要也是在这基础上做改动。首先用带group的1*1卷积代替原来的1*1卷积，同时跟一个channel shuffle操作，这个前面也介绍过了。然后是3*3 DWConv表示depthwise separable convolution。depthwise separable convolution可以参考MobileNet，下面贴出depthwise separable convolution的示意图。Figure2（c）添加了一个Average pooling和设置了stride=2，另外原来Resnet最后是一个Add操作，也就是元素值相加，而在（c）中是采用concat的操作，也就是按channel合并，类似googleNet的Inception操作。

下图就是depthwise separable convolution的示意图，其实就是将传统的卷积操作分成两步，假设原来是3*3的卷积，那么depthwise separable convolution就是先用M个3*3卷积核一对一卷积输入的M个feature map，不求和，生成M个结果，然后用N个1*1的卷积核正常卷积前面生成的M个结果，求和，最后得到N个结果。具体可以看另一篇博文：MobileNets-深度学习模型的加速。

Table 1是ShuffleNet的结构表，基本上和ResNet是一样的，也是分成几个stage（ResNet中有4个stage，这里只有3个），然后在每个stage中用ShuffleNet unit代替原来的Residual block，这也就是ShuffleNet算法的核心。这个表是在限定complexity的情况下，通过改变group（g）的数量来改变output channel的数量，更多的output channel一般而言可以提取更多的特征。

实验结果：
Table2表示不同大小的ShuffleNet在不同group数量情况下的分类准确率比较。ShuffleNet s*表示将ShuffleNet 1*的filter个数变成s倍。arch2表示将原来网络结构中的Stage3的两个uint移除，同时在保持复杂度的前提下widen each feature map。Table2的一个重要结论是group个数的线性增长并不会带来分类准确率的线性增长。但是发现ShuffleNet对于小的网络效果更明显，因为一般小的网络的channel个数都不多，在限定计算资源的前提下，ShuffleNet可以使用更多的feature map。

Table3表示channel shuffle的重要性。

Table4是几个流行的分类网络的分类准确率对比。Table5是ShuffleNet和MobileNet的对比，效果还可以。

总结：
ShuffleNet的核心就是用pointwise group convolution，channel shuffle和depthwise separable convolution代替ResNet block的相应层构成了ShuffleNet uint，达到了减少计算量和提高准确率的目的。channel shuffle解决了多个group convolution叠加出现的边界效应，pointwise group convolution和depthwise separable convolution主要减少了计算量。