inceptionv3
Inception-v3卷积神经网络
描述
《盗梦空间》v3是一个深度48层的卷积神经网络。您可以在ImageNet数据库的100多万张图像上加载预先训练过的网络版本[１]。经过预先训练的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，该网络学习了丰富的特征表示范围广泛的图像。该网络的图像输入大小为299 × 299。用于MATLAB中更多的预训练网络®,请参阅预先训练的深度神经网络。
您可以使用分类使用Inception-v3模型对新图像进行分类。遵循以下步骤使用GoogLeNet分类图像用Inception-v3替换GoogLeNet。
要重新训练网络进行新的分类任务，请遵循以下步骤训练深度学习网络对新图像进行分类并加载Inception-v3而不是GoogLeNet。
净= inceptionv3
该功能需要深度学习工具箱™模型Inception-v3网络万博1manbetx支持包。如果没有安装此支万博1manbetx持包，则该函数将提供下载链接。
净= inceptionv3(“权重”,“imagenet”)网= inceptionv3。
lgraph= inceptionv3(“权重”,“没有”)
例子
下载Inception-v3支持包万博1manbetx
下载并安装深度学习工具箱模型Inception-v3网络万博1manbetx支持包。
类型inceptionv3在命令行。
inceptionv3
如果是深度学习工具箱模型Inception-v3网络万博1manbetx如果没有安装支持包，则该函数将提供到Add-On Explorer中所需的支持包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后万博1manbetx单击安装。输入以下命令，检查安装是否成功inceptionv3在命令行。如果安装了所需的支持包，则该函数万博1manbetx返回aDAGNetwork对象。
inceptionv3
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [316×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接:[350×2 table]
使用深层网络设计器可视化网络。
deepNetworkDesigner (inceptionv3)
探索其他预先训练的网络在深度网络设计师通过点击新。
如果您需要下载网络，那么单击安装以打开附加组件资源管理器。
输出参数
参考文献
[１]ImageNet。http://www.image-net.org
[2] Szegedy, Christian, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jon Shlens和Zbigniew Wojna。“重新思考计算机视觉的初始架构。”在计算机视觉与模式识别会议论文集, 2818 - 2826页。2016.
扩展功能
另请参阅
DAGNetwork|深层网络设计师|densenet201|googlenet|inceptionresnetv2|layerGraph|情节|resnet18|resnet50|squeezenet|trainNetwork|vgg16|vgg19
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