tf.keras.applications.EfficientNetB7

Инициализирует архитектуру EfficientNetB7.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.efficientnet.EfficientNetB7

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.EfficientNetB7, tf.compat.v1.keras.applications.efficientnet.EfficientNetB7

tf.keras.applications.EfficientNetB7(
    include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None,
    input_shape=None, pooling=None, classes=1000,
    classifier_activation='softmax', **kwargs
)

Ссылка:

EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (ICML 2019)

По желанию загружает предварительно обученные веса на наборе данных 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, используется значение по умолчанию "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 (например, результат работы `layers.Input()`) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
`input_shape`	Необязательная кортеж формы, который нужно указывать только если `include_top` равно False. Он должен содержать ровно 3 входных канала.
`pooling`	Необязательный режим усреднения для извлечения признаков, когда `include_top` равно `False`. По умолчанию None. `None` означает, что выход модели будет 4D тензором, выходом последнего свёрточного слоя. `avg` означает, что глобальное среднее усреднение будет применено к выходу последнего свёрточного слоя, и, таким образом, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное усреднение.
`classes`	Необязательное количество классов, в которые нужно классифицировать изображения, необходимо указать только если `include_top` равно True и не задан аргумент `weights`. По умолчанию 1000 (количество классов ImageNet).
`classifier_activation`	Функция активации или вызываемый объект. Функция активации для использования в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логарифмов вероятностей верхнего слоя. По умолчанию 'softmax'.

Возвращает
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/EfficientNetB7