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前言：整体上翻译了squeezenet：AlexNet-levelaccuracywith50Xfewerparamentersand0.5MBmodelsize.这篇论文，便于英文基础不好的同行进行阅读，由于时间仓促，难免有很多错误，请在评论区指出错误并提出宝贵意见，我会及时修正。论文...
SqueezeNet的每个fire模块都有我们在3.2节所定义的三维超参数：，和。SqueezeNet有8个fire模块，共24维超参数。为了对SqueezeNet类的架构的设计空间进行探讨，我们定义了以下一组更高级别的元参数，用于控制CNN中所有fire模块的尺寸。
SqueezeNet论文地址论文中作者在保证精度不损失的同时，将原始AlexNet压缩至原来的510倍。SqueezeNet的核心指导思想是——在保证精度的同时使用最少的参数。这也是所有模型压缩方法的一个终极目标。设计思想用1×11\times11×1卷积核代替3×33...
SqueezeNet论文解读.SqueezeNet网络模型非常小，但分类精度接近AlexNet。.减少可学习参数的数量Params。.减少整个网络的计算量FLOPs。.可学习参数更少，网络占用的显存更小。.SqueezeNet正是诞生在这个环境下的一个精度的网络，它能够在ImageNet数据集上达到AlexNet近似...
在SqueezeNet，每个Fire模块都有我们在3.2节定义的三个维度的超参：s1x1，e1x1，e3x3。SqueezeNet包含8个Fire模块，一共24个超参。为了广泛探寻SqueezeNet类似架构的设计空间，我们定义了下一组更高级的用于控制所有Fire模块尺寸的元参数
SqueezeNet是在论文IandolaFN,HanS,MoskewiczMW,etal.SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand中提出的一种不以提高分类精度为主要目的，而以减少模型参数为重点的网络模型。一般而言，卷积神经网络的层数越...
论文对网络的微架构进行了探索实验，主要是研究短路连接对网络的影响，对比的网络结构如图2所示。ConclusionSqueezeNet作为早期的轻量级网络研究工作，虽然准确率对比的是AlexNet，但其网络压缩比是相当可观的，Fire模块的设计也十分新颖。
SqueezeNet|轻量级深层神经网络SqueezeNet的作者来自Berkeley和Stanford，论文的题目毫无学术气息，且有一股浓烈的网络爆文感。SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsize.
SqueezeNet以卷积层（conv1）开始，接着使用8个Firemodules(fire2-9)，最后以卷积层（conv10）结束。每个firemodule中的filter数量逐渐增加，并且在conv1,fire4,fire8,和conv10这几层之后使用步长为2的max-pooling，即将池化层放在相对靠后的位置，这使用了以上的策略（3）。
SqueezeNext网络于2018粘月公开于arxiv，它号称是基于SqueezeNet进行改进的又一轻量级网络，但它之所以不叫SqueezeNetV2，个人认为究其原因还是因为SqueezeNext其实本质上和SqueezeNet关系不是很大。.。.。.SqueezeNext文章中比较有特色的是论文从硬件角度来分析提升速度...
前言:整体上翻译了squeezenet:AlexNet-levelaccuracywith50Xfewerparamentersand0.5MBmodelsize.这篇论文,便于英文基础不好的同行进行阅读,由于时间仓...
论文代码:https://github/DeepScale/SqueezeNet前言SqueezeNet目标设计不是为了得到最佳的CNN识别精度,而是希望简化网络复杂度,同时达到公共网络的识别...
我们按照图2中三种不同的宏结构训练了SqueezeNet,并在表3比较了他们的准确率和模型大小。我们修改了微结构以匹配SqueezeNet,如表1在整个宏结构探索中所述。复...
SqueezeNet改进的方向,三个主要的策略:1.使用1*1的滤波器来代替3*3的滤波器,这样计算量就减少到了1/9。2.减少3*3滤波器的输入通道数。3.延迟下采样(在执行大多数的卷积层之后再下采样),卷积层...
3.3.1其他SQUEEZENET细节为了简洁起见,我们省略了表1和图2中有关SqueezeNet的详细信息和设计选项的数量。我们提供以下这些设计选择。这些选择背后的直觉可...
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论文:SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsizeIntroduction 在深度学习崭露头角时候,很多研究都关注如何提高网络的准确率,而Squee...
SqueezeNet:AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersand<0.5MBmodelsize这篇文章做成了许多人梦寐以求的事——压缩神经网络参数。但和以往不同,...
YOLO目标检测框架,结合请谅解的网络模型SqueezeNEt,根据squeezeNet的论文思想,设计了用于目标检测的轻量级神经网络资源推荐资源评论yolo实现模型(darknet)...
SqueezeNet作为第一个轻量化网络,虽然和现在的MobileNetV3,GhostNet等,效果与方法并不算惊艳,但是作为第一篇这方面的文章,还是会有所收获本视频主要是up用来监督自己,防止摸鱼的阅读...