用户사전전된된딥러닝
딥러닝연구커뮤니티커뮤니티에서개발개발모델아키텍처를활용활용할수수널리사용되는되는모델은견고한아키텍처를제공하며처음부터을구축구축할필요필요을이없는이점이있습니다。
모델선택시유용한팁
선택가능한많은사전훈련된이있으며，각모델마다장단점이있습니다。
- 크기：모델모델에요구요구되는메모리
모델의최종위치에따라고려해야할신경망크기가결정결정。
메모리사용량이적은시스템에배포하도록선택때는이작업에맞게맞게설계된을을할수있습니다。
에지배포용모델보기 - 정확도：재훈련전의모델성능
일반적으로ImageNet데이터셋에대해우수한성능을발휘하는모델은유익한특징을학습한모델이라할수있으며，이와유사한새로운작업에서도우수한성능을발휘할수있습니다。
정확도높은모델살펴보기 - 예측속도：새새영상에대한대한의예측예측
。
시작을위한간단한모델로예측속도를비교해볼수있습니다。
모델모델간장단점은은다음에서살펴볼수수
matlab으로모델을가져오려면，다음과같은구조를사용할있습니다。
>> net = networkname
예
>> Net = AlexNet >> Net = Resnet50
아직다운로드하지않은모델의의matlab에모델을다운로드할수링크가제공됩니다。
이들모델모델에대해빠르게빠르게하고하고터전처리단계및옵션과다양한한설정을볼수수수해볼수수어떤설정이잘동작하는지어느정도파악더정확한신경망을통해통해결과결과통해통해개선
메모리사용량이적은모델을요하는覆盆子pi또는fpga같은저계산저전력저전력기기에할수있습니다있습니다있습니다있습니다있습니다있습니다있습니다수수
기타프레임워크의모델
기타기타프레임워크의모델모델을찾으시나？Onnx，Tensorflow-Keras，Caffe임포터를사용하여어떤이라도matlab으로가져올수수。
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Matlab에서사용가능한모델의전체목록
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