NASNet-大是经过训练的ImageNet数据库的一个子集预训练模式。这是从NASNet架构系列的车型之一。NASNet架构使用一个经常性的神经网络，而不是通过像其他预训练模型人体得到充分的设计从数据获悉。

该模型被训练上超过一百万的图像，并且可以分类图像转换成1000个对象类别（例如键盘，鼠标，笔，和许多动物）。

从您的操作系统或开口内MATLAB中nasnetlarge.mlpkginstall文件将开始为你释放的安装过程。

这mlpkginstall文件是R2019a及以后的功能。

使用例：

％进入训练的模型
净= nasnetlarge（）;

％的人认为该架构的详细信息
net.Layers

％读取图像进行分类
I = imread（ 'peppers.png'）;

％调整图像的大小
SZ = net.Layers（1）.InputSize
I = I（1：SZ（1），1：SZ（2），1：SZ（3））;

％分类使用nasnetlarge图像
标记=分类（净，I）

％显示图像和分类结果
数字
imshow（I）
文本（10,20，CHAR（标签）， '色彩'， '白'）

要了解更多有关网络，请访问文档页面：//www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/nasnetlarge.html