38.常用的轻量级网络——SequeezeNet
创始人
2024-06-02 23:31:24
  • 保证精度不损失的同时，将原始AlexNet压缩至原来的510倍
    在网络结构设计方面主要采取以下三种方式：

38.1 网络结构设计

  • 用1*1卷积核替换3*3卷积
    • 理论上一个1*1卷积核的参数是一个3*3卷积核的1/9，可以将模型尺寸压缩9倍。
  • 减小3*3卷积的输入通道数
    • 根据上述公式，减少输入通道数不仅可以减少卷积的运算量，而且输入通道数与输出通道数相同时还可以减少MAC。
  • 延迟降采样
    • 分辨率越大的输入能够提供更多特征的信息，有利于网络的训练判断，延迟降采样可以提高网络精度。

38.2 网络架构

  • SqueezeNet提出一种多分支结构——fire model，其中是由Squeeze层和expand层构成
    • Squeeze层是由s1个1*1卷积组成，主要是通过1*1的卷积降低expand层的输入维度
    • expand层利用e1个1*1和e3个3*3卷积构成多分支结构提取输入特征，以此提高网络的精度(其中e1=e3=4*s1)

  • SqueezeNet整体网络结构：

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