SqueezeNet 由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于 ICLR-2017，论文标题:
《SqueezeNet：AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB》
命名：
从名字——SqueezeNet 就知道，本文的新意是 squeeze，squeeze 在 SqueezeNet 中表示一个 squeeze 层，该层采用 1*1 卷积核对上一层 feature map 进行卷积，主要目的是减少 feature map 的维数（维数即通道数，就是一个立方体的 feature map，切成一片一片的，一共有几片）。
创新点：
1. 采用不同于传统的卷积方式，提出 fire module；fire module 包含两部分：squeeze 层+expand 层
创新点与 inception 系列的思想非常接近！首先 squeeze 层，就是 1*1 卷积，其卷积核数要少于上一层 feature map 数，这个操作从 inception 系列开始就有了，并美其名曰压缩。
Expand 层分别用 1*1 和 3*3 卷积，然后 concat，这个操作在 inception 系列里面也有。
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 1 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。
具体操作情况如下图所示：
Fire module 输入的 feature map 为 H*W*M 的，输出的 feature map 为 H*M*(e1+e3)，可以看到 feature map 的分辨率是不变的，变的仅是维数，也就是通道数，这一点和 VGG 的思想一致。
首先，H*W*M 的 feature map 经过 Squeeze 层，得到 S1 个 feature map，这里的 S1 均是小于 M 的，以达到「压缩」的目的，详细思想可参考 Google 的 Inception 系列。
其次，H*W*S1 的特征图输入到 Expand 层，分别经过 1*1 卷积层和 3*3 卷积层进行卷积，再将结果进行 concat，得到 Fire module 的输出，为 H*M*(e1+e3) 的 feature map。
fire 模块有三个可调参数：S1，e1，e3，分别代表卷积核的个数，同时也表示对应输出 feature map 的维数，在文中提出的 SqueezeNet 结构中，e1=e3=4s1。
讲完 SqueezeNet 的核心——Fire module，看看 SqueezeNet 的网络结构，如下图所示：
网络结构设计思想，同样与 VGG 的类似，堆叠的使用卷积操作，只不过这里堆叠的使用本文提出的 Fire module（图中用红框部分
