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Googlenet

Googlenet컨벌루션신경망

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  • Googlenet网络体系结构

구문

net = googlenet
net = googlenet（'重量'，重量）
lgraph = googlenet（'strige'，'none'）

설명

googlenet은22개으로된컨벌루션입니다입니다입니다입니다。成像网[1]데이터 세트 또는 Places365[3]데이터세트된의사전훈련버전불러올수있습니다있습니다。ImageNet에서훈련영상키보드키보드，마우스，연필，1,000가지사물합니다합니다。ploces365에서훈련신경망은신경망은신경망은에서에서에서신경망과비슷한데비슷한데，다만을，공원，공원，활주로，365가지장소범주로합니다。이러한신경망은영상대표하는다양특징학습했습니다했습니다했습니다。224×224입니다두모두모두신경망신경망신경망모두모두모두영상영상영상영상영상영상영상。MATLAB®의여타된신경망대한자세한내용은사전훈련된신경망항목을하십시오。

咕gLeNet을 사용하여 새 영상을 분류하려면classify를사용하십시오。예제는googlenet을사용하여하기하기하기항목을하십시오。

Googlenet신경망이신경망이신경망이새로운작업수행하도록다시훈련수있습니다있습니다있습니다전이을할때가장일반적방법은은은은은데이터데이터데이터데이터에서사전훈련된된신경망을을사용것입니다입니다입니다입니다。새작업이분류비슷한경우경우，ploces-365에서훈련신경망을사용하면더높은정확도를얻을얻을있습니다있습니다있습니다있습니다있습니다。Googlenet을을을을훈련시키는을주는주는예제는는새로운영상분류하도록딥러닝시키기시키기항목을하십시오。

예제

网= googlenet은ImageNet데이터데이터에서된된된된신경망신경망신경망합니다합니다。

이이함수사용하려면深度学习工具箱™模型对于Googlenet网络지원패키지필요합니다。이지원설치있지않으면함수다운로드를제공합니다합니다。

网= googlenet('Weights',权重）는ImageNet또는ploces365데이터데이터에서된된된된신경망신경망신경망구문Googlenet（“重量”，“ Imagenet”）（디폴트값）은Googlenet과동일합니다。

Imagenet에서에서된신경망사용사용하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면하려면对于Googlenet网络지원패키지필요합니다。Places365에서 훈련된 신경망을 사용하려면 Deep Learning Toolbox Modelfor Places365-GoogLeNet Network지원패키지필요합니다。필요한가되어있지함수에서링크를합니다합니다합니다。

lgraph= googlenet('Weights','没有任何'）은 훈련되지 않은 GoogLeNet 신경망 아키텍처를 반환합니다. 훈련되지 않은 모델에는 지원 패키지가 필요하지 않습니다.

예제

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深度学习工具箱模型对于Googlenet网络지원패키지다운로드설치합니다。

명령줄에Googlenet을입력합니다。

Googlenet

深度学习工具箱模型对于Googlenet网络지원패키지있지않은경우경우경우경우경우패키지로연결애드온탐색기링크를함수에서제공합니다합니다합니다합니다。지원패키지설치하려면를클릭한다음설치를클릭하십시오。명령줄에Googlenet를입력가적완료완료하십시오하십시오하십시오。필요한패키지설치되어경우경우，함수가dagnetwork객체를합니다。

Googlenet
ans =带有属性的dagnetwork：层：[144×1 nnet.cnn.layer.layer]连接：[170×2表]

심층신경망사용신경망을화합니다합니다。

DeepNetworkDesigner（Googlenet）

새로만들기를클릭신경망에서사전훈련다른을살펴봅니다살펴봅니다살펴봅니다。

深网设计师开始页面显示可用的验证网络

신경망을해야경우에는하는신경망에서잠시멈추고설치를클릭애드온를엽니다。

입력 인수

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신경망파라미터출처로，“ Imagenet”，，，，'Placs365'또는'没有任何'으로지정됩니다。

  • 权重가“ Imagenet”Imagenet데이터데이터데이터훈련된갖습니다갖습니다갖습니다갖습니다갖습니다갖습니다갖습니다

  • 权重가'Placs365'ploce365데이터세트훈련된를갖습니다갖습니다갖습니다。

  • 权重가'没有任何'이면훈련않은아키텍처가됩니다됩니다。

예：'Placs365'

출력인수

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사전훈련된googlenet컨벌루션컨벌루션으로，dagnetwork객체로됩니다。

훈련되지않은googlenet컨벌루션컨벌루션아키텍처로，LayerGraph객체로됩니다。

참고문헌

[1] Imagenet。http://www.image-net.org

[2] Zhou，Bolei，Aditya Khosla，Agata Lapedriza，Antonio Torralba和Aude Oliva。“地点：用于深度场景理解的图像数据库。”ARXIV预印ARXIV：1610.02055（2016）。

[3]地方。http://places2.csail.mit.edu/

[4] Szegedy, Christian, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich. "Going deeper with convolutions." InIEEE计算机视觉和模式识别会议论文集，，，，pp. 1-9. 2015.

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