في الوقت الحاضر، يتم توجيه تصميم هندسة الشبكات العصبية بشكل أساسي بواسطة مقياس \emph{غير مباشر} للتعقيد الحسابي، أي العمليات العائمة (FLOPs). ومع ذلك، فإن المقياس \emph{المباشر}، مثل السرعة، يعتمد أيضًا على عوامل أخرى مثل تكلفة الوصول إلى الذاكرة وخصائص المنصة. لذلك، تقترح هذه الدراسة تقييم المقياس المباشر على المنصة المستهدفة، وليس فقط الأخذ بعين الاعتبار العمليات العائمة (FLOPs). استنادًا إلى سلسلة من التجارب الخاضعة للرقابة، تستخلص هذه الدراسة عدة إرشادات عملية لتصميم شبكة فعالة. وبناءً على ذلك، تم تقديم هندسة جديدة تُعرف باسم \emph{شافلنت V2} (ShuffleNet V2). وقد أثبتت التجارب التحليلية الشاملة أن نموذجنا هو الأحدث في مجال التوازن بين السرعة والدقة.