神经网络瘦身：SqueezeNet

转自 Traphix 人工智能LeadAI正文共1753个字，4张图，预计阅读时间5分钟。今年二月份，UC Berkeley和Stanford一帮人在arXiv贴了一篇文章：SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and（https://arxiv.org/abs/1602.07360）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，原作不是在前人网络基础上修修补补（例如Deep Compression），而是自己设计了一个全新的网络，它用了比AlexNet少50倍的参数，达到了AlexNet相同的精度！关于SqueezeNet的创新点、网络结构，国内已经有若干爱好者发布了相关的简介，如这篇（http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/50897870）、这篇（http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51444525），国外的文献没有查，相信肯定也有很多。本文关 ………………………………