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摘要：SqueezeNet网络模型非常小，但分类精度接近AlexNet。 这里复习一下卷积层参数的计算 输入通道ci，核尺寸k，输出通道co，参数个数为： 以AlexNet第一个卷积为例，参数量达到：3*11*11*96=34848 基础模块 包含三个卷积层（蓝色），步长为1，分为squeeze和expa 阅读全文

摘要：引言 近几年来，CNN在ImageNet竞赛的表现越来越好。为了追求分类准确度，模型越来越深，复杂度越来越高，如深度残差网络（ResNet）其层数已经多达152层。但是在真实场景中如移动或者嵌入式设备，大而复杂的模型是难以被应用的。模型过于庞大会面临内存不足的问题，其次模型的过于复杂也使得响应速度过 阅读全文