这篇文章是Deep Residual Learning for Image Recognition 的翻译，精简部分内容的同时补充了相关的概念，如有错误，敬请指正。

概要：SqeezeNet的工作为以下几个方面：1. 提出了新的网络架构Fire Module，通过减少参数来进行模型压缩2. 使用其他方法对提出的SqeezeNet模型进行进一步压缩3. 对参数空间进行了探索，主要研究了压缩比和$3*3$卷积比例的影响