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轻量化网络学习 3 squeezenet

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归纳

为减少参数量，本研究提出使用fire module，它是有压缩层和扩张层组成，压缩层是11卷积，输出尽量减少通道数以便在扩张层有较小的输入，扩张层由部分11卷积和部分3*3卷积构成，压缩层的输出分别输入这两部分卷积，然后分别有各自不同的输出，将输出结果进行cat。本研究为了维持精度，还提出了降采样后置的策略，尽量在大分辨率的情况下进行。

论文

1×1卷积替换3×3卷积
减少3×3卷积的输入特征通道数
以上是保证精度，减少参数量，以下是有限的参数上最大化精度
降采样后缀

轻量化网络学习 3 squeezenet_第1张图片
squeeze layer都是由11卷积组成，压缩输出通道数，因为输出要进行下一阶段输入
部分11卷积和3*3卷积组成，最后cat
压缩层的卷积核个数要远小于扩张层的卷积核个数，他们都可调

轻量化网络学习 3 squeezenet_第2张图片
注意扩张卷积的输入，两部分的输入都是上一层的输出，即压缩部分的输出分别输入到扩展层。但这两部分的输出是不一样的，可以视为超参数，最后进行cat

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