《表1 SqueezeNet整体网络结构》

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《轻量化卷积神经网络技术研究》

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SqueezeNet整体网络结构如表1所示，SqueezeNet从一个独立的卷积层（Conv1）开始，后跟8个Fire module (Fire2～Fire9），最后是一个卷积层（Conv10），最终使用全局平均池化层代替全连接层进行输出。从开始到网络的末端，逐渐增加每个Fire module的卷积核数量。SqueezeNet在层Conv1、Fire4、Fire8之后使用步长为2的最大池化，在层Conv10之后执行全局平均池化。