Модуль: tf.keras.applications.nasnet

Модели NASNet-A для Keras.

NASNet относится к сети поиска архитектуры нейронных сетей, семейству моделей, которые были разработаны автоматически путем обучения архитектур моделей непосредственно на наборе данных, который нас интересует.

Здесь мы рассматриваем NASNet-A, модель с наилучшей производительностью, которая была найдена для набора данных CIFAR-10, а затем расширена для набора данных ImageNet 2012, получив передовые результаты на наборах данных CIFAR-10 и ImageNet 2012. Предоставляются только модели NASNet-A и соответствующие веса, подходящие для набора данных ImageNet 2012.

Ниже приведена таблица, описывающая производительность на наборе данных ImageNet 2012:

Architecture       | Top-1 Acc | Top-5 Acc |  Multiply-Adds |  Params (M)

| NASNet-A (4 @ 1056) | 74,0 % | 91,6 % | 564 М | 5,3 |

| NASNet-A (6 @ 4032) | 82,7 % | 96,2 % | 23,8 млрд | 88,9 |

Ссылка:

• Обучение передаваемой архитектуры для масштабируемого распознавания изображений (CVPR 2018)

Функции

NASNetLarge(...): Инициализирует модель NASNet в режиме ImageNet.

NASNetMobile(...): Инициализирует модель Mobile NASNet в режиме ImageNet.

decode_predictions(...): Декодирует предсказание модели ImageNet.

preprocess_input(...): Предварительно обрабатывает тензор или массив Numpy, кодирующий пакет изображений.