2024年3月23日发(作者：华为荣耀10x上市时间)
squeezenet参数
Squeezenet是一种高效的卷积神经网络，可以在移动设备和其他
嵌入式系统上运行，它的特点是参数少，速度快。下面我们就来了解
一下Squeezenet参数。
Squeezenet的参数量少，是它高效的关键之一。Squeezenet的
参数总量约为1.23M，而常规的Alexnet网络则是60M。Squeezenet在
参数量少的同时，还采用了一些特殊的结构来保证网络性能，其中最
重要的是fire module（火焰模块），可以大幅减少模型大小和计算复
杂度。
那么，Squeezenet的参数都存在哪里呢？我们来逐一讲解一下。
1. 卷积层参数
Squeezenet的第一层是一个卷积层，它的输入为224x224x3的图
片，输出通道数为96。卷积核大小为7x7，步长(stride)为2，这个卷
积层的参数量为：(7 x 7 x 3) x 96 = 14112。
2. Fire Module参数
Fire模块可以看作是Squeezenet的基础单元，它包含一个
squeeze层和一个expand层。squeeze层用于降低数据维度（即在通
道方向上做卷积），而expand层则用于增加维度。以s1x1层为例，
它在每个通道上使用1x1的卷积核，将输入通道数为n的特征图降至
通道数为n'（n' 计算方法如下： - s1x1: (1 x 1 x n) x n' - e1x1: (1 x 1 x n') x m - e3x3: (3 x 3 x n') x m 其中，n是输入通道数，n'是squeeze后的通道数，m是expand 后的通道数。 以fire module中的s1x1层为例，第一个fire module中它的 输入通道数为96，输出通道数为16，因此参数量为：(1 x 1 x 96) x 16 = 1536。同理，e1x1和e3x3层也有对应的参数量。 3. 全连接层参数 Squeezenet的最后一层是一个全连接层，它将之前的特征图展平 成一维向量，然后再输出1000个类别的概率。由于它是一个全连接层， 因此需要的参数量非常大，这个全连接层的参数量为：(1 x 1 x 512) x 1000 = 512000。 综上所述，Squeezenet的参数数量相较于其他大型神经网络来说 是非常少的，这使得Squeezenet可以在移动设备和其他嵌入式系统上 运行。如果我们想要训练一个自己的Squeezenet模型，那么我们需要 充分理解这些参数，才能够更好地针对自己的需求进行调整。
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