SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters

时间 2021-01-17

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1. 摘要最近关于深度卷积神经网络的研究都集中在提高准确率上，对于准确率在同一个水平的网络，更小的网络结构至少有三个优点：1. 在分布式训练的时候需要更少的跨服务器通信；2. 从云端导出新模型到自动驾驶汽车上需要更小的带宽；3. 在 FPGA 等其它硬件内存有限的情况下更容易部署。作者提出了一个称之为 SqueezeNet 的网络结构，可以达到和 Alex-Net 同等水平的准确率但参数量却减

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