◆概要
深層学習において、SqueezeNetに出会うことがある。
少し、情報を整理する。
◆SqueezeNetとは
wikipediaによると、
https://en.wikipedia.org/wiki/SqueezeNet
SqueezeNet is the name of a deep neural network for computer vision that was released in 2016. SqueezeNet was developed by researchers at DeepScale, University of California, Berkeley, and Stanford University. In designing SqueezeNet, the authors' goal was to create a smaller neural network with fewer parameters that can more easily fit into computer memory and can more easily be transmitted over a computer network.
Google翻訳(ママ)
SqueezeNetは、2016年にリリースされたコンピュータービジョン用のディープニューラルネットワークの名前です。SqueezeNetは、カリフォルニア大学バークレー校およびスタンフォード大学のディープスケールの研究者によって開発されました。 SqueezeNetの設計において、著者の目標は、より少ないパラメーターでより小さなニューラルネットワークを作成し、コンピューターのメモリに簡単に適合し、コンピューターネットワーク上でより簡単に送信できるようにすることでした。
◆ソースなど
引用元：wikipedia
SqueezeNet was originally released on February 22, 2016.
ここで、参照されている先は、
以下のgithub。
https://github.com/forresti/SqueezeNet
とりあえず、上記のgithubをスタートとするのがいいと思います。
◆基本情報
サイズなど
最初のレイヤのサイズは、227 x 227（※ not 224)
SqueezeNet1.1とは
この1.1をよくみるが、
以下のとおり。
（出典：https://github.com/forresti/SqueezeNet/blob/master/SqueezeNet_v1.1/README.md）
◆補足など
特にありません。
情報などあれば、お願いします。