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個人理解與MoblieNet之間的區別在於分組卷積後的操作
MobileNet包括depthwise convolution和pointwise convolution兩部分，depthwise convolution將輸入特徵分組卷積，減少每組卷積特徵通道數，從而減少參數量和計算量；pointwise convolution表示將分組後的卷積特徵整合。
ShuffleNet顧名思義就是有重組的過程，具體是在分組卷積特徵提取後不同分組特徵整合部分，不再是採用MobileNet中的1*1卷積而是採用打亂整合的思想。
這個打亂整合也不是真的隨機打亂，而是有規律的。例如分組卷積得到特徵爲N*C,N是分組數，C是每個分組的通道數，這時特徵數：batch_size*(N*C)*W*H，將N*C維度拆分爲N*C數組，這時特徵數batch_size * N *C * W *H（這裏是五維），再對N*C進行轉置得到C*N矩陣，最後reshape回N*C。
import numpy as np
inputs=np.arange(15).reshape(3, 5)
input_t = np.transpose(inputs)
output = input_t.reshape(15)
print(inputs)
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
print(input_t)
[[ 0 5 10]
[ 1 6 11]
[ 2 7 12]
[ 3 8 13]
[ 4 9 14]]
print(output)
[ 0 5 10 1 6 11 2 7 12 3 8 13 4 9 14]
這裏N=3，表示分3組，C=5，表示每組5通道，輸出仍是3*5,達到了分組特徵之間交換的目的。
相比MobileNet中的1*1*N*C卷積，ShuffleNet減少了計算量和參數量。
因爲比較懶，還沒實現，其中遇到的問題還不知道，希望交流指正，由於硬件條件不允許，想試一試顯存小的網絡
有個疑問，輕量級網絡結構對小數據集友好麼