预先训练的GoogLeNet网络模型用于图像分类
预先训练的Resnet-50网络模型用于图像分类
导入预训练的TensorFlow模型进行预测和迁移学习
在MATLAB中导入和导出ONNX™模型，以与其他深度学习框架互操作
ResNet-18网络的神经网络工具箱模型
图像分类的预先训练的例外模型
Resnet50和其他预训练模型与交叉验证Matlab代码。所有评估指标都包括在内
使用预先训练的AlexNet和1类SVM进行异常检测
三维ResNet-18网络的预训练神经网络工具箱模型
这个演示演示了如何使用CNN执行一种名为混合/随机配对的数据增强方法来进行图像分类
这个例子展示了如何用不平衡的训练数据集分类图像，其中每个类的图像数量不同于类。深
预先训练的Resnet-101网络模型用于图像分类
用于图像分类的预训练的Inception-v3网络模型
用于图像分类的预先训练的MobileNet-v2模型
用于图像分类的预先训练的EfficientNet-b0模型
预先训练的DarkNet-19网络模型用于图像分类
预先训练的ShuffleNet图像分类模型
用于图像分类的预训练的inction - resnet -v2网络模型
预先训练的nasnet -大型图像分类网络模型
预先训练的DarkNet-53网络模型用于图像分类
预先训练好的GoogLeNet网络在Places365数据集上进行图像分类训练
预先训练的NasNet-Mobile图像分类网络模型
代码文件的MATLAB和Simulink机器人竞技场金宝app-深度学习的目标检测视频系列
简单的迁移学习的例子使用Matlab
图像分类的预先训练的SqueezeNet模型
该模型利用MRI上的ResNet-18模型检测阿尔茨海默病。我们提出了一种将迁移学习应用于三维cnn的方法。
三维ResNet-50网络的预训练神经网络工具箱模型
三维ResNet-101网络的预训练神经网络工具箱模型
3D LeNet-5网络的预训练神经网络工具箱模型
2D LeNet-5网络的预训练神经网络工具箱模型
本文通过使用AlexNet预训练模型，提出了一个基于迁移学习的框架
将培训进度保存为高分辨率图像以供出版
保存训练进度为出版目的的图像，迁移学习模型与Matlab代码
跟随“用MATLAB的实际深度学习示例”电子书的代码示例
深度神经网络在深度学习、语义分割中的皮肤损伤分割
叶子分类-将植物的叶子分为四类
ディープラーニングの学習に転移学習を用いて5種類の分類を行う独自タスクを試したサンプルコードです。
学習済みのAlexNetと1クラスSVMのカーネル法を用いたナットの異常検出
用CNN分类两种相似的花，“蒲公英”和“柯尔特脚”
使用迁移学习训练一个深度神经网络来分类5种不同类型的食物。
一种feature -level迁移学习(域适应)算法
