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inceptionresnetv2

事前学習済みInception-ResNet-v2畳み込みニューラルネットワーク

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構文

网= inceptionresnetv2

説明

Inception-ResNet-v2は,ImageNetデータベース［1］100年の万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラルネットワークです。このネットワークは,深さが164層であり,イメージを1000個のオブジェクトカテゴリ(キーボード,マウス,鉛筆,多くの動物など)に分類できます。結果として,このネットワークは広範囲のイメージに対する豊富な特徴表現を学習しています。ネットワークのイメージ入力サイズは299 x 299です。MATLAB®の他の事前学習済みのネットワークについては,事前学習済みの深層ニューラルネットワークを参照してください。

分类を使用すると,Inception-ResNet-v2ネットワークを使用して新しいイメージを分類できます。GoogLeNetを使用したイメージの分類の手順に従って,GoogLeNetをInception-ResNet-v2に置き換えます。

新しい分類タスクでネットワークの再学習を行うには,新しいイメージを分類するための深層学習ネットワークの学習の手順に従い,GoogLeNetの代わりにInception-ResNet-v2を読み込みます。

例

净= inceptionresnetv2は,事前学習済みのInception-ResNet-v2ネットワークを返します。

この関数には,深度学习工具箱™模型Inception-ResNet-v2网络サポートパッケージが必要です。このサポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってダウンロード用リンクが表示されます。

例

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深度学习工具箱模型Inception-ResNet-v2网络サポートパッケージをダウンロードしてインストールします。

コマンドラインでinceptionresnetv2と入力します。

inceptionresnetv2

深度学习工具箱模型Inception-ResNet-v2网络サポートパッケージがインストールされていない場合,関数によってアドオンエクスプローラーに必要なサポートパッケージへのリンクが表示されます。サポートパッケージをインストールするには,リンクをクリックして,[インストール]をクリックします。コマンドラインでinceptionresnetv2と入力して,インストールが正常に終了していることを確認します。必要なサポートパッケージがインストールされている場合,関数によってDAGNetworkオブジェクトが返されます。

网= inceptionresnetv2
net = DAGNetwork with properties: Layers: [825×1 net.cnn.layer. layer]连接:[922×2 table]

出力引数

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事前学習済みのInception-ResNet-v2畳み込みニューラルネットワーク。DAGNetworkオブジェクトとして返されます。

参照

[1] ImageNet。http://www.image-net.org

Szegedy, Christian, Sergey Ioffe, Vincent Vanhoucke和Alexander A. Alemi。启始-v4，启始- resnet和剩余连接对学习的影响在AAAI，第四卷，第12页。2017.

拡張機能

参考

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トピック

R2017bで導入

深度学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

MATLABで始めるディープラーニング

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