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resnet101

事前学习済みのRESNET-101畳み込みニューラルネットワーク

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构文

净= resnet101

说明

RESNET-101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101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224 X 224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，RESNET-101モデル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RESNET-101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RESNET-101を読み込みます。

例

净= resnet101は，事前学习済みのRESNET-101ネットワークを返します。

この关数には，深度学习工具箱™模式对于RESNET-101网络サポートパッケージが必要です。このサポートパッケージがインストールされていない场合，关数によってダウンロード用リンクが表示されます。

例

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深度学习工具箱型号对于RESNET-101网络サポートパッケージをダウンロードしてインストールします。

コマンドラインでresnet101と入力します。

resnet101

深度学习工具箱型号对于RESNET-101网络サポートパッケージがインストールされていない场合，关数によってアドオンエクスプローラーに必要なサポートパッケージへのリンクが表示されます。サポートパッケージをインストールするには，リンクをクリックして，[インストール]をクリックします。コマンドラインでresnet101と入力して，インストールが正常に终了していることを确认します。必要なサポートパッケージがインストールされている场合，关数によってDAGNetworkオブジェクトが返されます。

resnet101
ANS = DAGNetwork与属性：层：[347×1 nnet.cnn.layer.Layer]连接：[379×2表]

出力引数

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事前学习済みのRESNET-101畳み込みニューラルネットワーク。DAGNetworkオブジェクトとして返されます。

参照

[1] ImageNet。http://www.image-net.org

[2]他，开明，象屿张，少卿仁和健太阳“深残留学习图像识别。”在在IEEE会议计算机视觉和模式识别程序，第770-778。2016年

拡张机能

参考

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トピック

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