nasnetlarge
事前学習済みのNASNet-Large畳み込みニュ，ラルネットワ，ク
説明
NASNet-Largeは，ImageNetデ，タベ，ス[1]の100万枚を超えるメジで学習を行った畳み込みニュラルネットワクです。このネットワークは,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331×331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，NASNet-Largeモデルを使用して新しい。GoogLeNetを使用したaapl . exeメの手順に従って，GoogLeNetをNASNet-Large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NASNet-Largeを読み込みます。
例
NASNet-Largeサポ，トパッケ，ジのダウンロ，ド
面向NASNet-Large网络的深度学习工具箱模型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nasnetlargeと入力します。
nasnetlarge
面向NASNet-Large网络的深度学习工具箱模型サポートパッケージがインストールされていない場合,この関数は,必要なサポートパッケージへのリンクをアドオンエクスプローラーに表示します。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nasnetlarge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。
nasnetlarge
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [1244×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [1463×2 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 (nasnetlarge)
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。
NASNet-Largeを使用した転移学習
転移学習を使用すると，ネットワ，クの再学習を行い，新しい，メ，ジセットを分類することができます。
例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を開きます。元の例では，GoogLeNetの事前学習済みのネットワ，クを使用しています。別のネットワークを使用して転移学習を実行するには,目的の事前学習済みのネットワークを読み込み,例で示されている手順に従います。
GoogLeNetの代わりにNASNet-Largeネットワ，クを読み込みます。
Net = nasnetlarge
例で示されている残りの手順に従い，ネットワ，クに再学習させます。学習を行うには，ネットワ，クの最後の学習可能な層と分類層を新しい層に置き換えなければなりません。この例では，どの層を置き換えたらよいかを調べる方法を説明します。
出力引数
参照
[1] ImageNet。http://www.image-net.org
zophh, Barret, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, Quoc V. Le。学习可扩展图像识别的可转移架构。arXiv预印arXiv:1707.070122,没有。6(2017)。
拡張機能
バ，ジョン履歴
R2019aで導入
您也可以从以下列表中选择一个网站: