它允许用户进行预先训练的神经网络的传输学习，在没有编码的情况下在GUI中导入ONNX分类模型或导入的席文件分类模型。除了使用现有模型之外，用户可以使用深网络设计器（MATLAB内置应用程序）设计其神经网络，后来使用此应用程序培训神经网络。用户可以在此应用中分析预先训练的网络或导入的网络。它还允许用户修改图像增强器信息和培训选项（HyperParameters）。一旦完成了网络培训，用户可能会将培训的网络导出到工作区，垫文件，onnx文件并生成MATLAB代码，以便在应用程序中完成的步骤。用户可以生成NVIDIA GPU CUDA代码，但它不支持导入的ONNX模型。万博1manbetx

预先训练的神经网络可用:
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)导入ONNX模型
20)导入mat文件模型

[达到R2019A，导入的Onnx图层不支持生成CUDA代码]万博1manbetx

如何使用这个应用程序设计和训练神经网络?
https://www.youtube.com/watch?v=-GeZa6IL2QA

如何使用这个app导入ONNX模型进行培训?
https://www.youtube.com/watch?v=8pZiduqp35g