近年来，深度学习在图像识别领域取得了巨大突破，而SqueezeNet正是其中一颗璀璨的明星✨。它以轻量化设计闻名，核心理念之一便是通过1×1卷积核替代传统的3×3卷积核，从而大幅减少参数量，同时保持模型性能。

为何选择这种设计？原因很简单——1×1卷积不仅能有效降低计算复杂度，还具备更强的特征提取能力💪。相比3×3卷积，它减少了75%以上的参数数量，却不会显著影响模型精度。此外，SqueezeNet还引入了Fire模块，结合挤压（squeeze）与扩展（expand）操作，进一步优化网络结构，使模型更加紧凑高效🔍。

这项创新不仅为学术界提供了新思路，也为企业级应用带来了福音🚀。无论是移动设备上的实时推理，还是边缘计算场景下资源受限环境，SqueezeNet都展现出了卓越的表现。未来，类似的技术改进或将推动AI技术更广泛地落地生根🌱。

深度学习 人工智能 SqueezeNet 模型优化