tf.keras.applications.EfficientNetV2L

Инициализирует архитектуру EfficientNetV2L.

tf.keras.applications.EfficientNetV2L(
    include_top=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax',
    include_preprocessing=True
)

Ссылка:

• EfficientNetV2: Модели меньшего размера и более быстрое обучение (ICML 2021)

Эта функция возвращает Keras-модель для классификации изображений, необязательно загруженную с предварительно обученными весами на основе ImageNet.

Для случаев использования классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для случаев переноса обучения обязательно ознакомьтесь с руководством по переносу обучения и дообучению.

Примечание: каждая Keras-приложение ожидает определённого вида предварительной обработки входных данных. Для EfficientNetV2 по умолчанию предварительная обработка включена как часть модели (как слой Rescaling), и поэтому keras.applications.efficientnet_v2.preprocess_input фактически является функцией пропуска. В этом случае модели EfficientNetV2 ожидают, что их входные данные будут представлять собой плавающие тензоры пикселей со значениями в диапазоне [0, 255]. В то же время предварительная обработка как часть модели (то есть слой Rescaling) может быть отключена, установив аргумент include_preprocessing в False. При отключённой предварительной обработке модели EfficientNetV2 ожидают, что их входные данные будут представлять собой плавающие тензоры пикселей со значениями в диапазоне [-1, 1].