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 ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, соответствует тому, которое указано в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json. Если вы никогда не настраивали его, 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 Keras-тензор (т.е. вывод из layers.Input()) для использования в качестве входного изображения для модели. |
input_shape | Необязательная кортеж формы, который должен быть указан только если include_top равен False. Он должен содержать ровно 3 входных канала. |
pooling | Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда include_top равно False. По умолчанию None.
|
classes | Необязательное число классов для классификации изображений, которое должно быть указано, только если include_top равно True и если аргумент weights не указан. По умолчанию 1000 (количество классов ImageNet). |
classifier_activation | Функция активации для верхнего слоя. Функция активации или вызываемый объект. 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/applications/EfficientNetB6