SqueezeNet
2017年的文章，和后面的几篇文章一对比思路显得比较老套：大量的1*1的卷积和少量的3*3卷积搭配（小卷积核），同时尽量的减少通道数目，达到控制参数量的目的。SqueezeNet的核心在于Fire module，Fire module 由两层构成，分别是squeeze层+expand层，如下图所示，squeeze层是一个1*1卷积核的卷积层，expand层是1*1 和3*3卷积核的卷积层，expand层中，把1*1 和3*3 得到的feature map 进行concat。整个网络就是将多个Fire module 堆叠而成。其论文中对比实验目标是AlexNet，可见这个工作的确是老了……2017年的文章，和后面的几篇
