SqueezeNet：論文筆記
目錄 動機 model 設計策略 fire模塊 網絡結構 其他細節 網絡評估 CNN微架構設計空間探索 元參數 壓縮比SR 濾波器大小的權衡 CNN宏架構設計空間探索 動機 更有效地分佈式訓練：通信開銷一般與參數量成正比，訓練更快往往需要更小的通信量。 將新模型導出到客戶端時開銷更小：自動駕駛汽車的無線更新。 FPGA與嵌入式設備的部署更加靈活:更小的模型可以直接存儲到芯片上。 model
相關文章
- 1. SqueezeNet論文筆記
- 2. SqueezeNet論文記錄
- 3. 【論文學習記錄】SqueezeNet
- 4. 【論文學習】SqueezeNet
- 5. 論文筆記——SQUEEZENET ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND
- 6. 論文筆記 SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND ＜0.5MB MODEL SIZE
- 7. 《Computer vision》筆記-SqueezeNet（6）
- 8. SqueezeNet網絡學習筆記
- 9. SqueezeNet論文與源碼閱讀
- 10. 論文筆記
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SqueezeNet論文筆記
- 2. SqueezeNet論文記錄
- 3. 【論文學習記錄】SqueezeNet
- 4. 【論文學習】SqueezeNet
- 5. 論文筆記——SQUEEZENET ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND
- 6. 論文筆記 SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND ＜0.5MB MODEL SIZE
- 7. 《Computer vision》筆記-SqueezeNet（6）
- 8. SqueezeNet網絡學習筆記
- 9. SqueezeNet論文與源碼閱讀
- 10. 論文筆記