squeezenet和squeezenext的优缺点

SqueezeNet和SqueezeNext都是轻量级的卷积神经网络，适合在资源受限的设备上进行推理。它们的主要区别在于网络结构和性能表现。

SqueezeNet是一种基于Fire模块的网络结构，通过使用1x1卷积核来减少模型参数数量，从而实现了高效的推理。但是，由于网络结构较为简单，因此在一些复杂的任务上表现可能不如其他更深层次的网络。

SqueezeNext则是在SqueezeNet的基础上进行了改进，采用了更加复杂的网络结构，并且引入了ResNet中的残差连接，从而提高了模型的性能。相比于SqueezeNet，SqueezeNext在一些复杂任务上表现更好，但是模型参数数量也相应增加。

综上所述，SqueezeNet适合在资源受限的设备上进行推理，而SqueezeNext则适合在一些更加复杂的任务上进行推理。