CNN模型之SqueezeNet
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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