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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...
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