《表1 GResNets网络的基本参数设置》

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《基于分组残差结构的轻量级卷积神经网络设计》

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借鉴SqueezeNet网络的设计思想，模块化的方式使得网络的扩展性更好，用图4和图5的模块替换图6的Block可完成GResNet1和GResNet2的设计.GResNets的基本网络参数设置如表1所示.通过堆叠Block模块以及在模块中间穿插多个池化层而形成，池化层的操作采用Max-Ave-Ave-Ave（Max指最大值池化，Ave指平均池化.）架构，括号中是瓶颈结构的三个卷积层参数，G=4表示输入分为四组，网络架构清晰明了，易于扩展.