《表7 多个网络模型在ImageNet数据集上的结果》

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《轻量化卷积神经网络技术研究》

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六个轻量化网络模型在ImageNet2012数据集上的分类准确率、计算复杂度和模型参数量如表7所示。为方便分析，本文按照计算复杂度分为四组进行对比，即大约40、140、300和500+MFLOPs。同时给出了几个常规网络模型的分类准确度、计算复杂度以及模型参数量。另ShuffleNetV1当分组g=3时准确度和速度有更好的权衡，因此在分析中使用g=3。