SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <1MB model sizeを読んだ | 射撃しつつ前転

SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <1MB model size を読んだメモ。 最近の畳み込みニューラルネットは巨大化する傾向があり、メモリ消費量が大きい。メモリ消費量を減らしたい、というのがこの論文の目的である。SqueezeNetでは、Convolutionレイヤーを、SqueezeレイヤーとExpandレイヤーの2つの組み合わせで置き換える。Squeezeレイヤーは1x1のConvolutionであり、出力チャネル数が少ない（16〜64程度）のが特徴である。Expandレイヤーは1x1 Convolutionと3x3 Convolutionを横に並べたものである。GoogLeNetのInceptionモジュールに近い。 Squeezeレイヤーによって3x3 Convolutionに与える

[satojkovic]

興味深いね

[chezou]

CNNの省メモリ化で、速度も速くなりそうとのこと