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inceptionresnetv2

预训练的Inception-ResNet-v2卷积神经网络

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  • Inception-ResNet-v2网络架构

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Net = inceptionresnetv2

描述

Inception-ResNet-v2是一个卷积神经网络，它是在ImageNet数据库中的100多万张图像上训练的[1]．该网络有164层，可以将图像分为1000个对象类别，如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此，该网络已经学习了广泛图像的丰富特征表示。该网络的图像输入大小为299 * 299。用于MATLAB中更多的预训练网络®,请参阅预训练的深度神经网络．

你可以使用分类使用Inception-ResNet-v2网络对新图像进行分类。遵循以下步骤使用GoogLeNet分类图像用Inception-ResNet-v2取代GoogLeNet。

要在新的分类任务上重新训练网络，请遵循训练深度学习网络对新图像进行分类加载Inception-ResNet-v2而不是GoogLeNet。

例子

网= inceptionresnetv2返回一个预先训练好的Inception-ResNet-v2网络。

此功能需要深度学习工具箱™模型适用于Inception-ResNet-v2网络金宝app支持包。如果没有安装此支金宝app持包，则该函数将提供下载链接。

例子

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下载并安装深度学习工具箱模型适用于Inception-ResNet-v2网络金宝app支持包。

类型inceptionresnetv2在命令行。

inceptionresnetv2

如果深度学习工具箱模型适用于Inception-ResNet-v2网络金宝app支持包未安装，则该函数在外接程序资源管理器中提供到所需支持包的链接。要安装支持包，请单击链接，然后金宝app单击安装．通过输入检查安装是否成功inceptionresnetv2在命令行。如果安装了所需的支持包，则函数返金宝app回DAGNetwork对象。

Net = inceptionresnetv2
net = DAGNetwork with properties: Layers: [825×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [922×2 table]

使用深度网络设计器可视化网络。

deepNetworkDesigner (inceptionresnetv2)

通过单击在深度网络设计器中探索其他预训练的网络新．

深度网络设计器开始页显示可用的预训练网络

如果需要下载网络，请在需要下载的网络上暂停，然后单击安装打开附加组件资源管理器。

输出参数

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预训练的Inception-ResNet-v2卷积神经网络，返回为DAGNetwork对象。

参考文献

[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.

扩展功能

版本历史

在R2017b中引入

另请参阅

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