预训练NASNet-Mobile卷积神经网络
NASNet-Mobile是一个卷积神经网络,它根据ImageNet数据库中的100多万张图像进行训练[1].该网络可以将图像分为1000个对象类别,如键盘、鼠标、铅笔和许多动物。因此,该网络学习了丰富的特征表示范围广泛的图像。该网络的图像输入尺寸为224 × 224。用于MATLAB中更多的预训练网络®,请参阅预先训练的深度神经网络.
您可以使用分类
使用NASNet-Mobile模型对新图像进行分类。遵循以下步骤使用GoogLeNet分类图像用NASNet-Mobile取代google网。
要重新训练网络进行新的分类任务,请遵循以下步骤训练深度学习网络对新图像进行分类加载NASNet-Mobile而不是GoogLeNet。
[1]ImageNet.http://www.image-net.org
Zoph, Barret, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, Quoc V. Le。“学习可扩展图像识别的可转移架构”。arXiv预印本arXiv: 1707.070122,没有。6(2017)。
DAGNetwork
|深层网络设计师|densenet201
|googlenet
|inceptionresnetv2
|layerGraph
|nasnetlarge
|情节
|resnet101
|resnet50
|shufflenet
|squeezenet
|trainNetwork
|vgg16
|vgg19