NASNet-Large是一个预先训练的模型，它是在ImageNet数据库的一个子集上训练的。这是NASNet体系结构家族中的一个模型。NASNet的架构是使用循环神经网络从数据中学习的，而不是像其他预先训练过的模型那样完全由人类设计的。

这个模型训练了超过100万张图像，可以将图像分类为1000个对象类别(如键盘、鼠标、铅笔和许多动物)。

打开nasnetlarge。mlpkginstall文件从您的操作系统或MATLAB内部将启动您所拥有的版本的安装过程。

这个mlpkginstall文件适用于R2019a及以上版本。

使用的例子:

%访问训练过的模型
网= nasnetlarge ();

%请参阅架构的详细信息
net.Layers

%读取图像进行分类
I = imread(“peppers.png”);

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

使用nasnetlarge对图像进行分类
标签=分类(净，I)

%显示图像和分类结果
数字
imshow(我)
文本(10年,20年,char(标签),“颜色”,“白”)

要了解更多关于网络的信息，请访问文档页面://www.tatmou.com/help/deeplearning/ref/nasnetlarge.html