轻量化模型结构——SqueezeNet
《SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and<0.5MB model size》 UC Berkely 和 Stanford University 1.相同准确率下，更少参数量的模型有几点好处： 1）更加高效的分布式训练 2）向客户端提供新模型的开销更小 3）FPGA和嵌入式设备部署更便利web 2.网络结构的设
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