tf.keras.applications.DenseNet169

Создает архитектуру DenseNet169.

Просмотреть псевдонимы

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:

Плотно связанные сверточные сети (CVPR 2017)

При необходимости загружает веса, предварительно обученные на ImageNet. Обратите внимание, что используемое моделью соглашение о формате данных задается в конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json.

Примечание: для каждого приложения Keras требуется определенный тип предварительной обработки входных данных. Для DenseNet вызовите keras.applications.densenet.preprocess_input для входных данных, прежде чем передавать их модели.

Аргументы
`include_top`	указывает, нужно ли включить полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	одно из значений `None` (случайная инициализация), `"imagenet"` (предварительное обучение на ImageNet) или путь к загружаемому файлу весов.
`input_tensor`	необязательный тензор Keras (т. е. выход `layers.Input()`), используемый в качестве входного изображения модели.
`input_shape`	необязательный кортеж формы, который указывается только в том случае, если `include_top` имеет значение False (в противном случае форма входных данных должна быть `(224, 224, 3)` (для формата данных `'channels_last'`) или `(3, 224, 224)` (для формата данных `'channels_first'`). Он должен содержать ровно 3 входных канала, а ширина и высота должны быть не меньше 32. Например, `(200, 200, 3)` — допустимое значение.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, если `include_top` имеет значение `False`. `None` означает, что выходом модели будет 4D-тензор, полученный на выходе последнего сверточного блока. `avg` означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применен глобальный average pooling, поэтому выходом модели будет 2D-тензор. `max` означает, что будет применен глобальный max pooling.
`classes`	необязательное количество классов для классификации изображений; указывается только в том случае, если `include_top` имеет значение `True` и не указан аргумент `weights`.
`classifier_activation`	Объект типа `str` или вызываемый объект. Функция активации, применяемая к верхнему слою. Игнорируется, если условие `include_top=True` не выполнено. Установите `classifier_activation=None`, чтобы возвращать логиты верхнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов значение `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

Возвращает
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/DenseNet169