輕量化模型結構——SqueezeNet
《SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and<0.5MB model size》 UC Berkely 和 Stanford University 1.相同準確率下，更少參數量的模型有幾點好處： 1）更加高效的分佈式訓練 2）向客戶端提供新模型的開銷更小 3）FPGA和嵌入式設備部署更便利web 2.網絡結構的設
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