xception
感受卷积神经网络
描述
X Ception是一个卷积神经网络，深71层。您可以从ImageNet数据库中加载经过超过一百万张图像训练的网络版本[1]。预处理的网络可以将图像分类为1000个对象类别，例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物。结果，该网络已经为广泛的图像学习了丰富的功能表示。该网络的图像输入大小为299- x-299。在MATLAB中进行更多预处理的网络®， 看Pretrained Deep Neural Networks。
您可以使用classify使用Xception模型对新图像进行分类。遵循步骤使用Googlenet对图像进行分类并用Xception替换Googlenet。
要在新的分类任务上重新训练网络，请遵循训练深度学习网络以对新图像进行分类并加载Xception而不是Googlenet。
net= xception
此功能需要深度学习工具箱™模型用于Xception网络金宝app支持包。如果未安装此支持金宝app包，则该功能提供了下载链接。
net= xception（'striges'，“ Imagenet”）net = xception。
lgraph= xception（'striges'，'没有任何'）
例子
下载Xception支持包金宝app
下载并安装深度学习工具箱模型用于Xception网络金宝app支持包。
类型xception在命令行。
xception
如果深度学习工具箱模型用于Xception网络support package is not installed, then the function provides a link to the required support package in the Add-On Explorer. To install the support package, click the link, and then click安装。Check that the installation is successful by typingxception在命令行。如果安装了所需的支持软件包，则该金宝app功能返回dagnetwork目的。
xception
ans = DAGNetwork with properties: Layers: [171×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [182×2 table]
使用深网设计器可视化网络。
DeepNetworkDesigner（Xpection）
探索其他pretrained网络深陷网络Designer by clicking新的。
如果您需要下载网络，请在所需的网络上暂停，然后单击安装打开附加探索器。
输出参数
References
[1]成像网。http://www.image-net.org
[2] Chollet，F.，2017年。“感应：深度学习，可分开的卷积。”ARXIV预印本，第1610-02357页。
扩展功能
也可以看看
深网设计师|VGG16|VGG19|Googlenet|火车网|layerGraph|dagnetwork|resnet50|RESNET101|inceptionresnetv2|挤压|Densenet201
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