tf.keras.applications.EfficientNetB4
Инициализирует архитектуру EfficientNetB4.
tf.keras.applications.EfficientNetB4(
include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None,
pooling=None, classes=1000, classifier_activation='softmax', **kwargs
)
Ссылка:
Необязательно загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, соответствует тому, которое указано в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json. Если вы его никогда не настраивали, по умолчанию используется "channels_last".
| Аргументы | |
|---|---|
include_top | Включать ли полностью подключенный слой в верхней части сети. По умолчанию True. |
weights | Одно из None (случайная инициализация), 'imagenet' (предварительная подготовка на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки. По умолчанию 'imagenet'. |
input_tensor | Необязательный тензор Keras (т.е. результат работы layers.Input()) для использования в качестве входных данных изображения для модели. |
input_shape | Необязательная кортеж формы, указывается только если include_top равно False. Он должен содержать ровно 3 канала входных данных. |
pooling | Необязательный режим пулинга для извлечения функций, когда include_top равно False. По умолчанию None.
|
classes | Необязательное количество классов для классификации изображений, указывается только если include_top равно True, и если не указан аргумент weights. По умолчанию 1000 (количество классов ImageNet). |
classifier_activation | Функция активации или вызываемый объект. Функция активации для использования на верхнем слое. Игнорируется, если include_top=True. Установите classifier_activation=None для возврата логитов верхнего слоя. По умолчанию 'softmax'. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Экземпляр keras.Model. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/applications/EfficientNetB4