Модуль: tf.compat.v1.keras.applications.nasnet

Модели NASNet-A для Keras.

NASNet — это сеть поиска архитектуры нейронных сетей, семейство моделей, которые были разработаны автоматически путем обучения архитектур моделей непосредственно на целевом наборе данных.

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 лучшие результаты по производительности для CIFAR-10 и ImageNet 2012. Предоставляются только модели NASNet-A и соответствующие весовые коэффициенты, 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 M | 5.3 |

| NASNet-A (6 @ 4032) | 82.7 % | 96.2 % | 23.8 B | 88.9 |

Ссылка:

• Обучение переносимых архитектур для масштабируемого распознавания изображений (CVPR 2018)

Функции

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

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

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

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