본 연구에서 사용되는 ShuffleNet v2 [1]} 모듈은 channel split을 통해 파라미터 수와 연산량을 감소시키며, channel shuffle 연산을 통해 정보의 흐름을 원활히 하는 효과를 얻는다. ShuffleNet v2는 파라미터 수를 줄이는 것뿐만 아니라, MAC(Memory Access Cost)를 줄여 딥러닝 모델의 추론 속도를 높이는 방법을 제시한다.

Модуль ShuffleNet v2, используемый в данном исследовании [1], позволяет снизить количество параметров и объем вычислений с помощью разделения каналов и перемешивания информации для обеспечения более плавного потока информации. ShuffleNet v2 также предлагает способ ускорить инференцию модели глубокого обучения, сокращая затраты на доступ к памяти (MAC - Memory Access Cost).