它允许用户转移pre-trained神经网络学习,进口ONNX分类模型或进口垫没有编码文件分类模型的GUI。除了使用现有的模型,用户可以设计他们的神经网络使用深层网络设计师(MATLAB内置应用程序)和以后使用这个程序来训练神经网络。用户可以分析pre-trained网络或进口的网络应用程序。它还允许用户修改图像增量信息和培训选项(hyperparameters)。一旦完成培训网络,用户可以导出训练网络工作区,垫文件,ONNX文件并生成MATLAB代码在应用程序中所做的步骤。用户可以生成NVIDIA GPU CUDA代码,但是它不支持进口ONNX模型。万博1manbetx
Pre-trained神经网络:
1)alexnet
2)googlenet (ImageNet)
3)goolgenet (Places365)
4)resnet18
5)resnet50
6)resnet101
7)vgg16
8)vgg19
9)inceptionv3
10)inceptionresnetv2
11)squeezenet
12)densenet201
13)mobilenetv2
14)shufflenet
16)xception
17)nasnetmobile
18)nasnetlarge
19)进口ONNX模型
20)垫文件导入模型
[R2019a,进口ONNX层是不支持代CUDA代码)万博1manbetx
如何使用这个程序设计与训练神经网络?
https://www.youtube.com/watch?v=-GeZa6IL2QA
如何导入ONNX模型训练用这个程序吗?
https://www.youtube.com/watch?v=8pZiduqp35g
引用作为
凯文庄瑞豪(2023)。转移学习(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/70293-transfer-learning), MATLAB中央文件交换。检索。
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
|---|---|---|---|
| 2019.6.2 | 调试 |
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| 2019.6.1 | 调试MATLAB代码生成 |
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| 2019.5.1 | 除了使用子文件夹的名字作为标签的来源,现在你可以导入MATLAB工作空间变量(向量)作为你的图像标签源。对于未来的发展,这个程序是寻求扩大其能力为回归深度学习。 |
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| 5.3 | 更新描述 |
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| 5.2 | 修复错误 |
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| 5.1 | 改变的描述 |
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| 5.0 | 允许用户导入自定义模型从MATLAB深网络设计师设计的 |
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| 4.4 | 改变的描述 |
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| 4.3 | *添加视频来演示如何导入ONNX模型对于这个应用程序。 |
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| 4.2 | 缺失的图片 |
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| 4.1 | *更改描述 |
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| 4.0 | 新功能:允许进口ONNX转帐分类模型学习,然而,不支持进口ONNX模型生成GPU CUDA代码在这个应用程序。万博1manbetx |
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| 3.4 | 添加更多pre-trained神经网络:xception、shufflent nasnetmobile nasnetlarge |
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| 3.3 | 小更新(删除旧的结果当启动新的会话) |
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| 3.2 | 新功能:允许改变去年可学的学习速率的新层 |
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| 3.1 | 修复错误 |
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| 3.0 | 添加新特性: |
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| 2.0 | 改变GUI |
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| 1.06 | 改变标题 |
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| 1.05 | 添加链接的文档 |
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| 1.04 | 更新 |
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| 1.03 | *添加文档解释应用 |
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| 1.02 | 改变的描述 |
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| 1.1 | *更改描述 |
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| 1.0 |
