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SqueezeNet公司

swMATH编号： 30749
软件作者： Forrest N.Iandola、Song Han、Matthew W.Moskewicz、Khalid Ashraf、William J.Dally、Kurt Keutzer
描述： SqueezeNet:AlexNet级精度，参数少50倍，模型大小小于0.5MB。最近对深度神经网络的研究主要集中在提高精度上。对于给定的精度级别，通常可以确定实现该精度级别的多个DNN体系结构。在同等精度下，较小的DNN架构至少有三个优点：（1）较小的DNNs在分布式训练期间需要较少的服务器间通信。（2） 较小的DNN需要较少的带宽才能将新模型从云中导出到自动驾驶汽车。（3） 较小的DNN更适合部署在FPGA和其他内存有限的硬件上。为了提供所有这些优势，我们提出了一种称为SqueezeNet的小型DNN架构。SqueezeNet在ImageNet上实现了AlexNet级别的精确度，参数减少了50倍。此外，通过模型压缩技术，我们能够将SqueezeNet压缩到0.5MB以下（比AlexNet小510倍）。SqueezeNet体系结构可在此处下载：https://github.com/DeepScale/SqueezeNet
主页： https://arxiv.org/abs/1602.07360
源代码：  https://github.com/DeepScale/SqueezeNet
相关软件： ImageNet公司;移动网络;AlexNet公司;混洗网;亚当;Xception公司;卡费;TensorFlow公司;效率网;固态硬盘;CIFAR公司;MobileNetV2手机;MS-COCO公司;XNOR-网络;开胃-v4;更快的R-CNN;github;PyTorch公司;阿达格拉德;效率检测
引用于： 26文件
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1 Dan Alistarh
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2 机器学习
2 神经计算
1 人工智能
1 富兰克林研究所期刊
1 信息科学
1 自动推理杂志
1 多维系统及信号处理
1 SIAM审查
1 软计算
1 国际应用数学与计算机科学杂志
1 机器学习研究杂志（JMLR）
1 应用数学年鉴
1 计算机科学课文
1 SIAM数据科学数学杂志
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4 统计学（62-XX）
3 生物学和其他自然科学（92-XX）
2 数值分析（65-XX）
2 运筹学、数学规划（90-XX）
2 信息与通信理论、电路（94-XX）
1 线性代数和多线性代数；矩阵理论（15-XX）
1 概率论与随机过程（60-XX）
1 系统论；控制（93至XX）

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