Необязательно загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, указано в вашей конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json.
Примечание: каждая Keras-приложение ожидает определённой предварительной обработки входных данных. Для InceptionResNetV2 вызовите tf.keras.applications.inception_resnet_v2.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель.
Аргументы
include_top
включить ли полносвязный слой в верхней части сети.
weights
один из None (случайная инициализация), 'imagenet' (предварительная подготовка на ImageNet) или путь к файлу весов для загрузки.
input_tensor
необязательный Keras-тензор (например, результат layers.Input()) для использования в качестве входных данных изображения для модели.
input_shape
необязательная кортеж формы, должен быть указан только если include_top равен False (в противном случае форма входных данных должна быть (299, 299, 3) (с 'channels_last' форматом данных) или (3, 299, 299) (с 'channels_first' форматом данных). Она должна иметь ровно 3 входных канала, а ширина и высота не должны быть меньше 75. Например, (150, 150, 3) — одно из допустимых значений.
pooling
Необязательный режим объединения для извлечения признаков, когда include_top равно False
None означает, что выход модели будет 4D тензором, выходом последнего сверточного блока.
'avg' означает, что к выходу последнего сверточного блока будет применено глобальное усреднение, и, следовательно, выход модели будет 2D тензором.
'max' означает, что будет применено глобальное максимальное объединение.
classes
необязательное число классов для классификации изображений, должно быть указано только если include_top равно True, и если не указан аргумент weights.
classifier_activation
str или вызываемая функция. Функция активации для использования на верхнем слое. Игнорируется, если include_top=True. Установите classifier_activation=None для возврата логарифмов верхнего слоя.
