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inceptionresnetv2
事前学习済み成立之初，RESNET-V2畳み込みニューラルネットワーク
说明
成立之初，RESNET-V2は，ImageNetデータベース[1]の100万枚を超えるイメージで学习済みの畳み込みニューラルネットワークです。このネットワークは，深さが164层であり，イメージを1000个のオブジェクトカテゴリ（キーボード，マウス，铅笔，多くの动物など）に分类できます。结果として，このネットワークは広范囲のイメージに対する豊富な特徴表现を学习しています。ネットワークのイメージ入力サイズは299 X 299です.MATLAB®の他の事前学习済みのネットワークについては，事前学习済みの深层ニューラルネットワークを参照してください。
分类を使用すると，成立之初，RESNET-V2ネットワークを使用して新しいイメージを分类できます。GoogLeNetを使用したイメージの分类の手顺に従って，GoogLeNetを盗梦空间 - RESNET-V2に置き换えます。
新しい分类タスクでネットワークの再学习を行うには，新しいイメージを分类するための深层学习ネットワークの学习の手顺に従い，GoogLeNetの代わりに盗-RESNET-V2を読み込みます。
例
出力引数
参照
[1] ImageNet。http://www.image-net.org
[2] Szegedy，基督教，谢尔盖·约费，文森特Vanhoucke和亚历山大A. Alemi。“盗梦空间-V4，成立之初，RESNET和残余联系上学习的影响。”在AAAI卷。4，P。12. 2017。
参考
DAGNetwork|alexnet|densenet201|googlenet|importKerasLayers|importKerasNetwork|inceptionv3|layerGraph|情节|resnet101|resnet18|resnet50|squeezenet|trainNetwork|vgg16|vgg19
R2017bで导入
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