inceptionresnetv2

预训练的盗梦空间，RESNET-V2卷积神经网络

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句法

净= inceptionresnetv2

描述

成立之初，RESNET-V2是在超过一百万的图像训练有素从ImageNet数据库卷积神经网络[1]。该网络是164层深和可以将图像分类成1000个对象类别，如键盘，鼠标，笔，和许多动物。其结果是，在网络了解到丰富的功能表示为各种图像。该网络具有的299逐299输入的图像的大小。对于MATLAB更多的预训练的网络®见预训练深层神经网络。

您可以使用分类使用盗梦空间 - RESNET-V2网络分类新形象。遵循以下步骤：分类影像使用GoogLeNet与成立之初，RESNET-V2更换GoogLeNet。

再培训上一个新的分类任务的网络，请按照下列步骤火车深学习网络分类新形象和负载启-RESNET-V2，而不是GoogLeNet。

例

净= inceptionresnetv2返回预训练的盗梦空间，RESNET-V2网络。

此功能需要深度学习工具箱™模式对于启-RESNET-V2网络万博1manbetx支持包。如果未安装此支持万博1manbetx包，则该功能提供了下载链接。

例子

全部收缩

下载并安装深度学习工具箱型号对于启-RESNET-V2网络万博1manbetx支持包。

类型inceptionresnetv2在命令行。

inceptionresnetv2

如果深度学习工具箱型号对于启-RESNET-V2网络万博1manbetx如果未安装支持包，则该函数将提供到附加组件资源管理器中所需支持包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后万博1manbetx单击安装。通过键入，检查安装是否成功inceptionresnetv2在命令行。如果安装所需的支持包，则该函数返万博1manbetx回一个DAGNetwork对象。

净= inceptionresnetv2
净= DAGNetwork与属性：层：[825×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接：[922×2表]

输出参数

全部收缩

预训练的盗梦空间，RESNET-V2卷积神经网络，返回为DAGNetwork对象。

参考文献

[1]ImageNet。http://www.image-net.org

[2] Szegedy，基督教，谢尔盖·约费，文森特Vanhoucke和亚历山大A. Alemi。“盗梦空间-V4，成立之初，RESNET和残余联系上学习的影响。”在AAAI卷。4，P。12. 2017。

扩展功能

也可以看看

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主题

介绍了在R2017b

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