squeezenet和efficientnet谁的复杂度高

SqueezeNet和EfficientNet是两种不同的神经网络架构，它们的复杂度可以从多个角度进行比较。在这个问题中，复杂度可以分为模型大小和计算复杂度两方面进行讨论。

首先，考虑模型大小。模型大小反映了神经网络中需要存储的参数量。SqueezeNet通过使用1x1卷积核和大量的通道压缩技术，大大减小了模型的大小，其中最小的版本仅有约370KB。相比之下，EfficientNet采用了更多的层和更多的参数，其模型大小比SqueezeNet大得多，一般在几十MB到几百MB之间。

其次，考虑计算复杂度。计算复杂度可以通过浮点运算的数量来衡量。SqueezeNet通过减小模型的通道数以及使用1x1卷积核等技术，减少了计算复杂度。相比之下，EfficientNet在保持较高模型准确性的同时，引入了更多的层和参数，导致计算复杂度相对较高。

综上所述，SqueezeNet相对于EfficientNet来说具有更低的模型大小和计算复杂度。然而，复杂度的高低与应用场景相关。如果有较严格的存储和计算资源限制，并且可以接受更低的准确性损失，则可以选择SqueezeNet。如果对准确性要求较高，并且计算和存储资源相对较多，则EfficientNet可能更适合。