tf.keras.applications.DenseNet169

Инициализирует архитектуру Densenet169.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.densenet.DenseNet169

tf.keras.applications.DenseNet169(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

Плотненько связанные сверточные сети (CVPR 2017)

По желанию загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, соответствует тому, что указано в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json.

Примечание: каждая Keras-приложение 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"` (предварительная подготовка на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
`input_tensor`	необязательный Keras-тензор (т.е. результат `layers.Input()`) для использования в качестве входных изображений для модели.
`input_shape`	необязательная кортеж размеров, который нужно указывать только если `include_top` равно False (в противном случае размер входных данных должен быть `(224, 224, 3)` (с `'channels_last'` форматом данных) или `(3, 224, 224)` (с `'channels_first'` форматом данных). Он должен иметь ровно 3 канала входных данных, а ширина и высота не должны быть 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 выходной тензор модели будет 4D тензором выходного последнего сверточного блока. `avg` означает, что будет применено глобальное усреднение пулинга к выходу последнего сверточного блока, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулинг.
`classes`	необязательное число классов, в которые нужно классифицировать изображения, которое нужно указывать только если `include_top` равно `True`, и если не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	Активационная функция или вызываемая функция. Активационную функцию для использования в последнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None`, чтобы вернуть логиты последнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов, `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

Возвращаемое значение
Экземпляр Keras-модели.

© 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/DenseNet169