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,核尺寸k,输出通道co,参数个数为: 以AlexNet第一个卷积为例,参数量达到:3*11*11*96=34848 基础模块 包含三个卷积层(蓝色),步长为1,分为squeeze和expand两部分,分别压缩和扩展数据(灰色矩形)的通道数 expand部分中,两个不同核尺寸的结果通过串接层(黄色)合并输出 fire模块有三个可调参数: - s1:squeeze部分,1x1卷积层的通道数…