基于SqueezeNet和FractalNet混合模型的图像分类研究王子牛王许高建瓴陈娅先吴建华摘要：针对传统卷积神经网络（如Lenet5）在图像的多分类任务中识别率不高、较新的卷积神经网络（如VGG16）在图像的多分类任务中待优化的参数达到千万级别的问题。采用将SqueezeNet神经网络与FractalNet神经网络相结合的方法。本文使用SqueezeNet神经网络中的FireModule来减少模型的参数、FractalNet神经网络的基本架构来保证神经网络模型的准确度...
