主要内容

googlenet

卷积神经网

compimi tutto nella pagina
  • GoogLeNet网络架构

Sintassi

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

描写

GoogLeNet è una rete neurale convoluzionale con 22 livelli di profondità。È可能的漫画的版本前dedestrata della rete, addestrata sui set di dati di ImageNet[1]o di Places365[２][3]．La rete addestrata su ImageNet classifica le immagini in 1000 category orie di oggetti, come taste era, mouse, matita e molti animali。La rete addestrata su Places365 è明喻真主安拉rete addestrata su ImageNet ma classifica le immagini在365个不同的类别di luoghi, come campi, parchi, pite e atri。询问reti hanno appreso多样化的rappresentazioni delle特征per un'ampia gamma di immagini。Le reti preaddestrate hanno entrambe una dimensione di input dell' immagdi 224 / 224。在MATLAB中进行深测®, vedere视网膜深部前剥．

每分类是nuove immagini utilzzando GoogLeNet, usare分类．Per un esempio, vedereClassificazione di immagini utilization do GoogLeNet．

È可能的riaddestrare una rete GoogLeNet per esesguire una nuova attività utilization zzando il迁移学习。Quando si esegue il迁移学习，l'approccio più comune è quello di utilizzare reti preaddestrate sul set di dati di ImageNet。Se la nuova attività è明说真主安拉classificazione di scene, l 'utilizzo della rete addestrata su Places365 può fornire una precisione maggiore。Per un esempio su come riaddestrare GoogLeNet su una nuova attività di classificazione, vedereAddestramento della rete di深度学习每分类是新想象力

esempio

网= googlenetrestituce una rete GoogLeNet addestrata sul set di dati di ImageNet。

Questa funzione richiede il packetto di支持万博1manbetx深度学习工具箱™模型为GoogLeNet网络．Se il软件包di支持非è inst万博1manbetxallato, la funzione fornisce unlink per il下载。

网= googlenet(“权重”,权重）restituisce una rete GoogLeNet addestrata sul set di dati di ImageNet o di Places365。La sintassi(预先定义)googlenet(“重量”、“imagenet”)è相当于agooglenet．

a rete addestrata su ImageNet richhiede il包di支持深度学习工具箱模型万博1manbetx为GoogLeNet网络．La rete addestrata su Places365 richhiede il包di支持深度学习工具箱模万博1manbetx型Places365-GoogLeNet Network．Se il packet to di 万博1manbetxsupporto richesto non è installato, la funzione fornisce un link per il download。

lgraph= googlenet(“权重”,“没有”）归还l ' architecture della rete GoogLeNet非addestrata。我的模型，不加，不加，不加，我的包，不支持。万博1manbetx

Esempi

comprimi全体的

Scaricare安装包di支持深度学习工具箱模型万博1manbetx为GoogLeNet网络．

Digitaregooglenet内拉·里加·迪·科曼多。

googlenet

支持深度学习工具箱模型万博1manbetx为GoogLeNet网络non è installato, la funzione fornisce un link al pacchetto di 万博1manbetxsupport richisto nell 'Add-On Explorer。票价环连接每安装il包di支持，quindi票价环su万博1manbetx安装．核实装置和状态的关系googlenet内拉·里加·迪·科曼多。有钱的钱è有钱的钱，有钱的钱，有钱的钱万博1manbetxDAGNetwork．

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

Visualizzare la rete con深度网络设计。

deepNetworkDesigner (googlenet)

在深度网络设计器的facendo clic su新．

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

Se è必要的稀缺的，必须的，必须的安装per aprire l 'Add-On Explorer。

Argomenti输入

comprimi全体的

Sorgente deparamtri di rete, specificata come“imagenet”，“places365”o“没有”．

  • Se权重è guguale a“imagenet”， la rete avrà pesi addestrati sul set di dati di ImageNet。

  • Se权重è guguale a“places365”， la rete avrà pesi addestrati sul set di dati di Places365。

  • Se权重è guguale a“没有”， verrà restituita l 'architettura Della rete not addestrata。

Esempio“places365”

Argomenti输出

comprimi全体的

Rete neurale convoluzionale GoogLeNet preaddestrata, restituita come un oggettoDAGNetwork．

GoogLeNet非addestrata, restituita come un oggettoLayerGraph．

Riferimenti

[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.

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