tf.keras.applications.EfficientNetB6
Инициализирует архитектуру EfficientNetB6.
tf.keras.applications.EfficientNetB6(
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 основе ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, задаётся в конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json. Если вы никогда его не настраивали, по умолчанию используется "channels_last".
| Аргументы | |
|---|---|
include_top | Включать ли полносвязный слой в верхней части сети. По умолчанию True. |
weights | Одно из значений 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 входного изображения для модели. |
input_shape | Необязательная кортеж размеров, который необходимо указать только если include_top равно False. Он должен содержать ровно 3 канала входных данных. |
pooling | Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда include_top имеет значение False. По умолчанию None.
|
classes | Необязательное количество классов для классификации изображений, которое необходимо указать только если include_top равно True и если не указан аргумент weights. По умолчанию 1000 (количество классов ImageNet). |
classifier_activation | Функция активации для слоя «верхнего» уровня, которая может быть объектом типа str или вызываемым объектом. Игнорируется, если include_top=True. Установите classifier_activation=None для возврата логарифмов вероятностей «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/EfficientNetB6