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inceptionv3
盗梦空间-V3畳み込みニューラルネットワーク
说明
创建以来-V3は，深さが48层の畳み込みニューラルネットワークです0.100万枚を超えるイメージで学习させた事前学习済みのネットワークを，ImageNetデータベース[1]から読み込むことができます。この事前学习済みのネットワークは，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，启-V3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を盗-V3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-V3を読み込みます。
净= inceptionv3
この关数には，深度学习工具箱™模式对于启-V3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。
净= inceptionv3（ '权重'，'imagenet'）净= inceptionv3と等価です。
lgraph= inceptionv3（ '权重'，'无'）
例
出力引数
参照
[1] ImageNet。http://www.image-net.org
[2] Szegedy，基督教，文森特Vanhoucke，塞吉约费，乔恩Shlens，和兹比格涅夫Wojna。“重新思考计算机视觉以来的架构。”在计算机视觉和模式识别的IEEE会议论文集，第2818至2826年。2016年。
拡张机械
参考
Dagnetwork.|densenet201|googlenet|inceptionresnetv2|layerGraph|情节|resnet18|resnet50|挤压|trainNetwork|vgg16.|vgg19
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