它允许用户做预训练神经网络的迁移学习，进口ONNX分类模型或进口MAT文件分类模型在GUI无需编码。比使用现有模型等，用户可以使用Deep网络设计者设计他们的神经网络（MATLAB内置的应用程序），并在以后使用这个应用程序来训练神经网络。用户可以分析在此应用程序预先训练的网络或进口网络。它还允许用户修改图像增强因子的信息和培训的选择（超参数）。一旦完成网络的培训，用户可以在训练的网络导出到工作区，MAT文件，ONNX文件并生成MATLAB代码在应用程序正在做的步骤。用户可以生成NVIDIA GPU CUDA代码，但是它不支持导入ONNX模型。金宝app
预训练神经网络可供选择：
1）alexnet
2）googlenet（ImageNet）
3）goolgenet（Places365）
4）resnet18
5）resnet50
6）resnet101
7）vgg16
8）vgg19
9）inceptionv3
10）inceptionresnetv2
11）squeezenet
12）densenet201
13）mobilenetv2
14）的ShuffleNet
16）xception
17）nasnetmobile
18）nasnetlarge
19）进口ONNX模型
20）进口垫文件模型
[高达R2019a，进口ONNX层不配套产生的CUDA代码]金宝app
如何设计和使用这个应用程序训练神经网络？
https://www.youtube.com/watch?v=-GeZa6IL2QA
如何导入ONNX型号使用这个应用程序来训练？
https://www.youtube.com/watch?v=8pZiduqp35g
引用作为
凯文Chng（更改）（2020）。迁移学习（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/70293-transfer-learning），MATLAB中央文件交换。检索。
评论和评分（7）
更新
| 2019年6月2日 | 调试 |
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| 2019年6月1日 | 调试MATLAB代码生成 |
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| 2019年5月1日 | 除了使用子文件夹的名字作为标签源，现在你可以导入您的工作空间MATLAB变量（矢量）为你的形象标签源。对于未来的发展，这个程序是寻求扩大其能力，以深度学习的回归。 |
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| 5.3 | 更新说明 |
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| 5.2 | BUG修复 |
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| 5.1 | 变更说明 |
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| 5 | 允许用户从MATLAB深层网络设计者设计的进口定制模式 |
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| 4.4 | 更改说明 |
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| 4.3 | *添加视频来演示如何导入ONNX模型这种应用。 |
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| 4.2 | 缺少图片 |
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| 4.1 | *变化的说明 |
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| 4 | 新功能：允许导入ONNX分类模型迁移学习，然而，进口ONNX模型不支持产生GPU CUDA代码在此应用程序。金宝app |
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| 3.4 | 添加更多预训练神经网络：xception，shufflent，nasnetmobile，nasnetlarge |
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| 3.3 | 小更新（删除旧的结果时启动新的会话） |
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| 3.2 | 新功能：允许更换新的最后一层可学习的学习速度 |
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| 3.1 | BUG修复 |
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| 3.0 | 添加新的功能： |
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| 2.0 | 更改GUI |
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| 1.06 | 更改标题 |
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| 1.05 | 添加文档的链接 |
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| 1.04 | 更新 |
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| 1.03 | *添加文件解释应用 |
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| 1.02 | 变更说明 |
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| 1.1 | *变更说明 |
您还可以选择从下面的列表中的网站：
伊恩Alferez（查看资料）
Safwana拉扎克（查看资料）
马哈茂德·阿菲菲（查看资料）
克里斯吉莱昂（查看资料）
高科技人（查看资料）
Safwana拉扎克（查看资料）
伊恩Alferez（查看资料）