輕量級卷積神經網絡

SqueezeNet Fire Module：Squeeze層和Expand層 類似Inception結構 深度壓縮方法 MobileNet（google） 精度損失可控範圍內，大幅度降低參數和計算量 模型結構：深度可分離卷積，每個分組都是由一通道組成 1.深度卷積（Depth-wise）：每一個channel爲一個組，減少參數量，損失了通道之間的關聯 2.點卷積（Point-wise）：1*1卷

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