轻量级网络:MobileNet和SqueezeNet的比较

SqueezeNet:2016年
MobileNet :2017年Google

同样把是Alexnet参数量1/50的参数量,mobilenet速度比alexnet快10倍,而squeezenet没有太大提升。单两者都是用了卷积拆分的方法来替换标准卷积,squeezenet的叫fire module, mobilenet分成depthwise层和pointwise层,两者都用global avg pooling替换fc层,为什么会造成运行速度上的差别呢 ?

其实这个问题在MobileNet的paper中有对比实验

轻量级网络:MobileNet和SqueezeNet的比较_第1张图片

表格中列出了三种网络结构在ImageNet上的精度,参数数量和计算量(Mult-Adds表示乘-加数量),可以看到MobileNet和SqueezeNet均可以减少参数数量,但是SqueezeNet的计算量却较AlexNet增加了很多,这在一定程度上影响了耗时。

因此,MobileNet兼顾了减少参数量和计算量的优点,广泛应用于移动端。

 

参考:https://www.zhihu.com/question/63938446?sort=created

你可能感兴趣的:(深度学习与神经网络)