SqueezeNet詳細解讀

提出了新的網絡架構Fire Module，通過減少參數來進行模型壓縮 使用其他方法對提出的SqeezeNet模型進行進一步壓縮 對參數空間進行了探索，主要研究了壓縮比和3∗33∗3卷積比例的影響 這篇文章是 SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE 的解讀，在精簡部分內容的同

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