超轻量级网络SqueezeNet网络解读
SqueezeNet网络模型非常小，但分类精度接近AlexNet。 这里复习一下卷积层参数的计算 输入通道ci">ci，核尺寸k，输出通道co">co，参数个数为： ci">co">以AlexNet第一个卷积为例，参数量达到：3*11*11*96=34848 ci">co ...
原文：SqueezeNet/SqueezeNext简述 | 轻量级网络
SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛，但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 SqueezeNet 论文: SqueezeNet: AlexNet level accuracy ...
2020-07-02 10:38 0 660 推荐指数：
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