SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters
1. 摘要 最近關於深度卷積神經網絡的研究都集中在提高準確率上，對於準確率在同一個水平的網絡，更小的網絡結構至少有三個優點：1. 在分佈式訓練的時候需要更少的跨服務器通信；2. 從雲端導出新模型到自動駕駛汽車上需要更小的帶寬；3. 在 FPGA 等其它硬件內存有限的情況下更容易部署。 作者提出了一個稱之爲 SqueezeNet 的網絡結構，可以達到和 Alex-Net 同等水平的準確率但參數量卻減
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