【文件属性】：
文件名称：SqueezeNext.PyTorch:重新实现纸张
文件大小：342KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-11 13:56:56
JupyterNotebook
SqueezeNext：硬件感知神经网络设计
介绍
这些代码是用于纸张的重新实现版本：SqueezeNext：硬件感知神经网络设计。 （SqueezeNext）
Gholami A，权K，吴B等。 SqueezeNext：硬件感知神经网络设计[J]。
我们从实施这项工作。
结构
在这里，我们通过使用两级挤压层来使用后一种方法的变体。 在每个SqueezeNext块中，我们使用两个瓶颈模块，每个模块将通道大小减小2倍，然后进行两个可分离的卷积。 我们还集成了最终的1×1扩展模块，该模块进一步减少了可分离卷积的输出通道数量。
要求
jupyter笔记本
Python3
PyTorch 0.4
结果
我们只是在三个数据集中测试了四个模型：Cifar10，Cifar100和
Cifar-10
楷模
火车（Top-1）
验证（Top-1）
宽度
深度
SqNxt_23_1x
98.7
【文件预览】：
SqueezeNext.PyTorch-master
----img()
--------SqNxt23.png(140KB)
--------Block.png(212KB)
----SqueezeNext.ipynb(71KB)
----README.md(2KB)