主要内容

googlenet

红色神经元旋回GoogLeNet

对比todo en la página
  • GoogLeNet网络架构

Sintaxis

网络= googlenet
net = googlenet('Weights'， Weights)
lgraph = googlenet('Weights'，'none')

Descripcion

谷歌网络是一个红色的神经元旋回con 22 capas de funddidad。Puede cargar una versión preentrenada de la red entrenada con los conjuntos de datos de ImageNet[1]o Places365[2][3]．La red entrenada con ImageNet puede分类imágenes en 1.000 categorías de objectos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y animales)。La red entrenada con Places365 es相似La red entrenada con ImageNet, pero分类imágenes en 365 categorías不同的ubicaciones (por ejemplo, campo, parque, pista de aterrizaje y recibidor)。关于国家代表的资料características关于国家代表的资料imágenes。世界末日tamaño世界末日224 poror 224。Para ver más redes preentrenadas en MATLAB®, consulte前突深神经红．

Para classified imágenes nuevas con GoogLeNet, utilice分类．Para ver un ejemplo, consulte分类una imagen con GoogLeNet．

红色的googrenet，在实现的过程中，在新事物中，在转移的过程中。想象，想象，想象，想象，想象，想象，想象，想象，想象，想象，想象。Si la nueva tarea es类似一个分类的escenas, puede obtener precisiones más altas usando la red entrenada con place -365。Para ver un ejemplo de cómo volver a entrar GoogLeNet con una nueva tarea de clasificación, consulteEntrenar redes de深度学习para classification nuevas imágenes．

比如

网= googlenetdevelve una red GoogLeNet entrenada con el conjunto de datos de ImageNet。

Esta función requiere el paquete de soporte深度学习工具箱™模型为GoogLeNet网络．Si no ha安装el paquete de soporte, la función比例，un enlace de descarga。

网= googlenet(“权重”,权重）develve una red GoogLeNet entrenada con el conjunto de datos de ImageNet o Places365。La sintaxisgooglenet(“重量”、“imagenet”)(预先确定)等价于agooglenet．

深度学习工具箱模型为GoogLeNet网络．La red entrenada con place 365 requiere el paquete de soporte深度学习工具箱模型Places365-GoogLeNet Network．Si no ha安装el paque de soporte requerido, la función比例，un enlace de descarga。

lgraph= googlenet(“权重”,“没有”）devuelve la arquitectura de red GoogLeNet sin entrar。我的心没有需要ningún我的心。

包括

反待办事项

Descargue安装深度学习工具箱模型为GoogLeNet网络．

EscribagooglenetEn la línea突击队。

googlenet

深度学习工具箱模型为GoogLeNet网络没有está安装，la función比例ciona un enlace al paquete de soporte对应en Add-On Explorer。Para instar el paquete de soporte, haga clic en el enlace y después en安装．Para comprobar que la instalación这是正确的认识，escribagooglenetEn la línea突击队。Si el paquete soporte requerido está instalado, la función devuelve un objtoDAGNetwork．

googlenet
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [144×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [170×2 table]

可视化la red con深度网络设计器。

deepNetworkDesigner (googlenet)

深度网络设计器，haga clic en新．

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

Si nesita descargar una red, deténgase en la red deseada y haga clic en安装附加组件资源管理器。

entrada论证

反待办事项

Origen de los parámetros de la red, especificado como“imagenet”，“places365”o“没有”．

  • 如果权重Es igual a“imagenet”， la red tiene pesos entrenados con el conjunto datos de ImageNet。

  • 如果权重Es igual a“places365”，《红天比索和地方数据》365。

  • 如果权重Es igual a“没有”，红色的罪恶。

比如:“places365”

salida的论证

反待办事项

红色神经元旋回GoogLeNet preentrenada, devuelta como un客体DAGNetwork．

红神经元旋回GoogLeNet在大脑中，与物体相结合LayerGraph．

Referencias

[1]ImageNet．http://www.image-net.org

[2] Zhou, Bolei, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Antonio Torralba和Aude Oliva。“场所:用于深度场景理解的图像数据库。”arXiv预印本:1610.02055(2016)。

[3]的地方．http://places2.csail.mit.edu/

[4]塞格迪，克里斯蒂安，刘伟，贾扬青，皮埃尔·塞尔曼内，斯科特·里德，德拉戈米尔·安格洛夫，杜米特鲁·埃尔汉，文森特·范豪克和安德鲁·拉宾诺维奇。“更深入地研究卷积。”在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，第1-9页。2015.

Capacidades ampliadas

历史版本

介绍R2017b

Consulte也

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