主要观点总结
文章探讨了基于无乘法运算的MLP模型在点云分类任务中的应用，通过引入加法和位移操作以提高计算效率。介绍了三种模型：基于加法的Add-MLP、基于位移的Shift-MLP和结合两者的ShiftAdd-MLP（SA-MLP）。实验结果显示，SA-MLP模型在性能和计算效率之间取得了平衡，超过了基准模型和其他无乘法模型。尽管无乘法模型在提升计算效率方面表现出色，但加法层的训练速度较慢，需要更优化的框架和硬件支持来进一步提高其性能。
关键观点总结
关键观点1: 引入无乘法运算的MLP模型以提高点云分类的计算效率。
通过用加法和位移操作替换乘法运算，提出了Add-MLP、Shift-MLP和ShiftAdd-MLP（SA-MLP）模型。
关键观点2: 实验结果显示ShiftAdd-MLP模型在性能和计算效率之间取得了平衡。
SA-MLP模型在ModelNet40分类任务上超越了基准模型和其他无乘法模型，证明了无乘法架构的潜力。
关键观点3: 加法层的训练速度较慢，需要更优化的框架和硬件支持。
尽管无乘法模型在计算效率方面表现出色，但加法层的训练速度相比传统乘法运算较慢，限制了其更广泛的应用。
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