SqueezeNetは，ImageNetデータベース[1]の100万枚を超えるイメージで学习済みの畳み込みニューラルネットワークです。このネットワークは，深さが18层であり，イメージを1000个のオブジェクトカテゴリ（キーボード，マウス，铅笔，多くの动物など）に分类できます。结果として，このネットワークは広范囲のイメージに対する豊富な特徴表现を学习しています。この关数はSqueezeNet V1.1ネットワークを返します。このネットワークの精度はSqueezeNet 1.0と同様ですが，予测あたりに必要な浮动小数点演算回数は少なくなります[3]。ネットワークのイメージ入力サイズは227 X 227です.MATLAB^®の他の事前学习済みのネットワークについては，事前学习済みの深层ニューラルネットワークを参照してください。