预训练NASNet大卷积神经网络
NASNet Large是一种卷积神经网络,它对来自ImageNet数据库的100多万张图像进行训练[1]. 该网络可以将图像分为1000个对象类别,如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此,该网络已经学习了广泛图像的丰富特征表示。该网络的图像输入大小为331×331。MATLAB中更多的预训练网络®看见预训练深度神经网络.
你可以用分类
使用NASNet大型模型对新图像进行分类。按照利用GoogLeNet对图像进行分类并用NASNet Large替换GoogLeNet。
要在新的分类任务上重新训练网络,请执行的步骤训练深度学习网络对新图像进行分类并将NASNet加载为大型,而不是GoogLeNet。
[1]图像网. http://www.image-net.org
[2] 佐夫、巴雷特、维杰·瓦苏德万、乔纳森·什伦斯和库克诉勒。“学习可扩展图像识别的可转移体系结构。”arXiv预印本arXiv:1707.070122,第6号(2017年)。
深度网络设计器|vgg16
|vgg19
|水壶
|列车网络
|分层图
|达格网络
|resnet50
|resnet101
|接收resnetv2
|挤压网
|densenet201
|nasnetmobile
|沙夫林