【squeeze】AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters

基本情況 這篇是ICLR 2017（2016年上傳到arxiv）的文章.主要針對模型壓縮的.使用的是分類網絡中的AlenNet爲代表. Abstract 目前很多方法都是隻關注精度的，但是在同等精度的情況下，小的模型很多優點，比如：（１）訓練等更快（２）在部署時更少的帶寬要求，例如自動駕駛汽車（３）可以部署到FPGA等.正是由於有這些優點，本文提出了一種小的CNN架構，SqueezeNet.實現了

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