tf.keras.applications.DenseNet121

Инициализирует архитектуру Densenet121.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.densenet.DenseNet121

tf.keras.applications.DenseNet121(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Свёрточные сети с плотной связью (CVPR 2017)

Необязательно загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, задано в вашей конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённой предварительной обработки входных данных. Для DenseNet вызовите keras.applications.densenet.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель.

Аргументы
`include_top`	включать ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	один из `None` (случайная инициализация), `"imagenet"` (предварительное обучение на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный Keras тензор (т.е. результат работы `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж формы, который необходимо указывать только если `include_top` равно False (иначе форма входа должна быть `(224, 224, 3)` (с форматом данных `'channels_last'`) или `(3, 224, 224)` (с форматом данных `'channels_first'`). Она должна иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` будет одним из допустимых значений.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` равно `False`. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором, выходом последнего свёрточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего свёрточного блока будет применено глобальное усреднение пулинга, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулингирование.
`classes`	необязательное число классов, в которые необходимо классифицировать изображения, которое необходимо указывать только если `include_top` равно `True`, и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	Функция активации или вызываемый объект. Функцию активации для использования в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возвращения логов верхнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов, `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

Возвращаемое значение
Экземпляр модели Keras.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/DenseNet121