Ny forskning om djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) har främst fokuserat på att förbättra noggrannheten. För en given noggrannhetsnivå är det normalt möjligt att identifiera flera CNN-arkitekturer som uppnår den noggrannhetsnivån. Med motsvarande noggrannhet erbjuder mindre CNN-arkitekturer minst tre fördelar: (1) Mindre CNN kräver mindre kommunikation mellan servrar under distribuerad utbildning. (2) Mindre CNN kräver mindre bandbredd för att exportera en ny modell från molnet till en autonom bil. (3) Mindre CNN är mer möjligt att använda på FPGA och annan hårdvara med begränsat minne. För att ge alla dessa fördelar föreslår vi en liten CNN-arkitektur som heter SqueezeNet. SqueezeNet uppnår AlexNet-nivå noggrannhet på ImageNet med 50x färre parametrar. Dessutom, med modellkompression tekniker vi kan komprimera SqueezeNet till mindre än 0.5MB (510× mindre än AlexNet). Arkitekturen SqueezeNet finns att ladda ner här: https://github.com/DeepScale/SqueezeNet
För att komprimera CNN-modellen studeras en ny arkitektur som heter SqueezeNet i REF.
SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and<0.5MB model size
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}