inceptionresnetv2
事前学習済みInception-ResNet-v2畳み込みニュ，ラルネットワ，ク
説明
Inception-ResNet-v2は，ImageNetデ，タベ，ス[1]の100万枚を超えるメジで学習済みの畳み込みニュラルネットワクです。このネットワークは,深さが164層であり,イメージを1000個のオブジェクトカテゴリ(キーボード,マウス,鉛筆,多くの動物など)に分類できます。結果として、このネットワ、クは広範囲の、メ、ジに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワクのメジ入力サズは299 × 299です。MATLAB®の他の事前学習済みのネットワクにいては，事前学習済みの深層ニュ，ラルネットワ，クを参照してください。
分类を使用すると,Inception-ResNet-v2ネットワークを使用して新しいイメージを分類できます。GoogLeNetを使用したaapl . exeメの手順に従って，GoogLeNetをInception-ResNet-v2に置き換えます。
新しい分類タスクでネットワ，クの再学習を行うには，新しいメジを分類するための深層学習ネットワクの学習の手順に従い,GoogLeNetの代わりにInception-ResNet-v2を読み込みます。
例
Inception-ResNet-v2ネットワ，クの読み込み
深度学习工具箱模型适用于Inception-ResNet-v2网络サポトパッケジをダウンロドしてンストルします。
コマンドラ@ @ンでinceptionresnetv2と入力します。
inceptionresnetv2
深度学习工具箱模型适用于Inception-ResNet-v2网络サポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってアドオンエクスプローラーに必要なサポートパッケージへのリンクが表示されます。サポトパッケジをンストルするには，リンクをクリックして，[huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei]をクリックします。コマンドラ@ @ンでinceptionresnetv2と入力して，。必要なサポトパッケジがンストルされている場合，関数によってDAGNetworkオブジェクトが返されます。
Net = inceptionresnetv2
net = DAGNetwork with properties: Layers: [825×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [922×2 table]
ディプネットワクデザナを使用してネットワクを可視化します。
deepNetworkDesigner (inceptionresnetv2)
ディプネットワクデザナで[新規]をクリックし，事前学習済みの他のネットワ，クを探索します。
ネットワ，クをダウンロ，ドする必要がある場合は，目的のネットワ，クで一時停止し，[huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei @ huawei]をクリックしてアドオンエクスプロ，ラ，を開きます。
出力引数
参照
[1] ImageNet。http://www.image-net.org
塞格迪、克里斯蒂安、谢尔盖·约菲、文森特·范豪克和亚历山大·阿莱米。“Inception-v4, Inception-ResNet和剩余连接对学习的影响。”在AAAI，第4卷，第12页。2017.
拡張機能
バ，ジョン履歴
R2017bで導入
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