目前一些网络模型如MobileNet_v1, v2，ShuffleNet_v1, Xception采用了分组卷积，深度可分离卷积等操作，这些操作在一定程度上大大减少了FLOPs，但FLOPs并不是一个直接衡量模型速度或者大小的指标，它只是通过理论上的计算量来衡量模型，然而在实际设备上，由于各种各样的优化计算操作，导致计算量并不能准确地衡量模型的速度，换言之，相同的FLOPs会有不同的推理速度。
这是一篇类似于《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》（即Inception_v2）的论文，在Inception_v2论文中提出了四条设计卷积网络模型的原则，Inception_v2就是基于这些原则上设计而来。同样，shuffleNet_v2（即《Pratical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design》，一看这名字就知道很值得一读）指出了四个影响模型实际推理速度的操作，并在尽量避免这些操作的基础上提出了ShuffleNet_v2结构。
ShuffleNet v2实现了在同样的FLOPs下，速度明显快于其他类似网络。例如，在500MFLOPs，ShuffleNet v2比MobileNet v2快58%，比ShuffleNet v1快63%，比Xception快25%。
Direct metrics
前面提到FLOPs是通过理论上的计算量来衡量模型速度，这是一个indirect metrics，与direct metrics（如速度）之间是存在一些差异。主要原因一个是FLOPs忽略了一些重要的因素，一个是MAC (memory access cost),即内存访问的时间成本。例如分组卷积，其使得底层使用的一些优化实现算法由于分组后实现性能更低，从而导致，分组数越大，时间成本越高。另一个是并行度，同样FLOPs下，高并行度的模型速度快于低并行度的模型。
第二个是不同平台下，同样的FLOPs的模型运行时间不同。例如在最新的CUDNN library中，优化实现的3x3卷积所花费的时间并没有1x1卷积的9倍。
如图所示，这是一个模型在GPU上各项操作所花费的时间，FLOPs仅表示了Conv部分的计算量，而实际上Elemwise、Data相关部分也耗费相当大的时间。因此，仅仅使用FLOPs这个indirect metrics来衡量模型速度是不够的。
ShuffleNet v2使用实际运行时间来衡量模型。
高效设计CNN模型的实际指南
ShuffleNet v2进行了四项实验，得出了一些比较耗时的操作，经过原理分析，提出了四条设计原则。
1. 卷积层输入输出通道数相同时，MAC最小
2. 分组卷积的分组数越大，MAC越大
3. 网络支路会降低模型的并行度
4. Element-wise操作不可忽视
01 卷积层输入输出通道数相同时，MAC最小
为简化计算表达式，这里使用1x1卷积来进行理论上的推导。
对于空间大小为 h,w的特征图，输入和输出通道数分别为c1和c2,使用1x1卷积, 则FLOPs为B = h x w x c1 x c2。而MAC = hw(c1 + c2 ) + c1 x c2。这里hwc1为输入特征图内存访问成本，hwc2为输出特征图内存访问时间成本，c1xc2x1x1为卷积核内存访问时间成本。将B表达式代入MAC表达式中，并根据不等式定理，可有如下不等式：
由此式可知，MAC存在下限，当c1 = c2时，MAC取最小值。因此，第一组实验即为在相同的FLOPs下，取不同的输入输出通道数的比值c1/c2，查看不同c1/c2下模型运行时间。
如图所示，理论相当正确。在1：1时模型速度最快。
02 分组卷积的分组数越大，MAC越大
分组卷积在一方面，使得在相同FLOPs下，分组数越大，在通道上的密集卷积就会越稀疏，模型精度也会增加，在另一方面，更多的分组数导致MAC增加。
使用分组卷积的FLOPs表达式为B=h w c1 c2 /g , MAC表达式如下：
第二组实验是在相同的FLOPs下，查看不同的分组数对模型的运行速度：
因此，分组数需要合理的选择，需要在运行时间和精度上平衡。
03 网络支路会降低模型的并行度
在GoogLeNet(也就是Inception_v1)系列中，使用了多条支路，最后通过concat的方式拼接。这样的支路不仅提到了精度，但同时也降低了效率，这是因为支路对GPU并行运算来说是不友好的，此外，它还引入了额外的开销，如内核启动与同步。
第三组实验是在相同FLOPs情况下，设置四个支路数不同的一个网络，比较它们运行的速度。
实验证明，只有一条支路时，运行速度最快。因此，在网络结构中支路数可以提到精度，但也会降低运行速度，从而影响实时性。
04 Element-wise操作不可忽视
正如上面给的那个图，Element-wise操作在GPU上占的时间是相当多的。Element-wise操作有ReLU, AddTensor, AddBias等。它们都有比较小的FLOPs，却有比较大的MAC。特别地，depthwise conv也可以认为是一个Element-wise操作，因为它有较大的MAC/FLOPs比值。
对于第四组实验，使用ResNet中的bottleneck单元（也就是1x1卷积后接3x3卷积，再接1x1卷积，中间使用了ReLU, 另有一个shortcut连接），设置有无shortcut, ReLU四个不同的对比，得出它们的运行时间。
实验证明，ReLU,shortcut这些Element-wise会降低运行时间。
对此，shuffleNet v1使用多的分组数，违背了第二条原则，使用bottleneck相似的结构违背了第一条原则，MobileNet v2使用倒残差结构违背了第一条，且在通道数较多的feature map上使用了depthwise conv和ReLU违背了第四条，自动生成的结构有较多支路，违背了第三条。
注意：这里指的违背了这些原则，并不是说设计不好。以第二条分组数和第三条支路数为例，不能因为它们会降低模型运行时间，就再也不使用支路和分组卷积，毕竟它们对模型精度有较大提升，因此需要选择合适的分组数和支路数，以便在速度上和精度上取得权衡。
ShuffleNet v2结构
shuffleNet v2是在shuffleNet v1 unit的基础上，根据上面四组实验得出的经验，进行适当的权衡精度与速度而调整的。
图a为shuffleNet v1正常Unit, 图b为shuffleNet v1降采样Unit，图c为shuffleNet v2 正常Unit, 图d为shuffleNet v2 降采样Unit.
在shuffleNet v2中引入了Channel Split, 将通道数分为c’ 和c - c’，这里c’取c/2。一部分进行卷积操作，另一部分直接进行concat。卷积的那一路的输入和输出相等，这是考虑到第一条原则。两个1x1卷积不再进行分组，一部分原因是第二条原则，另一部分是因为Channel split就相当于是分组了。两路进行concat后，再进行Channel Shuffle，这是为了通道上的信息进行流动。否则，左端那路的一半通道信息将一直进行到后面都没有通过卷积层。
对于空间降采样层，这个Unit是没有Channel split，这样可以实现在两路concat后，通道数翻倍。其余改动具体看图更容易理解。
05 网络结构
结构跟shuffleNet v1基本一致，唯一的差别是在全局平均池化前加入了1x1卷积，以便混合特征。右边的output channels下的0.5x, 1x等，只是用来表示不同的模型尺寸，也就是通道数不一样。
06 网络精度的分析
shuffleNet v2不仅效率高，而且精度也高。这有两个主要的原因，高效率是因为使用了更多特征通道和更大的网络容量来构建Block。第二点，在每个block中，一半的通道直接进入下一个block参与下一个block，这可以认为是特征再利用（feature reuse），类似于DenseNet 和CondenseNet中的想法，特征再利用是高效高精度的设计。
Experiment
实验部分一般没有可以多说的地方。看图表更能比文字表达清晰。
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