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CNN模型之SqueezeNet
時間 2020-12-30
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作者: 葉 虎 編輯:趙一帆 01 引言 SqueezeNet是Han等提出的一種輕量且高效的CNN模型,它參數比AlexNet少50x,但模型性能(accuracy)與AlexNet接近。 在可接受的性能下,小模型相比大模型,具有很多優勢: 更高效的分佈式訓練,小模型參數小,網絡通信量減少; 便於模型更新,模型小,客戶端程序容易更新; 利於部署在特定硬件如FPGA,因爲其內存受限。因此研究小模型
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