NASNet-Large是在ImageNet数据库的一个子集上训练的预训练模型。这是来自NASNet体系结构家族的模型之一。NASNet架构是使用循环神经网络从数据中学习的，而不是像其他预先训练的模型那样完全由人类设计。

该模型在超过100万张图像上进行训练，可以将图像分为1000个对象类别(例如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。

打开鼻腔。mlpkginstall文件将从您的操作系统或MATLAB中启动您现有版本的安装过程。

这个mlpkginstall文件适用于R2019a及以上版本。

使用的例子:

访问经过训练的模型
Net = nasnetlarge();

查看架构的详细信息
网层

读取图像进行分类
I = imread('pepper .png');

调整图像大小
sz = net.Layers(1).InputSize
I = I(1:sz(1)，1:sz(2)，1:sz(3));

使用nasnetlarge对图像进行分类
分类(net, I)

%显示图像和分类结果
数字
imshow(我)
文本(10年,20年,char(标签),“颜色”,“白”)

要了解更多关于网络的信息，请访问文档页面://www.tianjin-qmedu.com/help/deeplearning/ref/nasnetlarge.html