tf.keras.applications.nasnet.NASNetLarge

Создаёт модель NASNet в режиме ImageNet.

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.applications.NASNetLarge

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.applications.NASNetLarge, tf.compat.v1.keras.applications.nasnet.NASNetLarge

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

Ссылка:

Обучение переносимых архитектур для масштабируемого распознавания изображений (CVPR 2018)

Необязательно загружает предварительно обученные веса на ImageNet. Обратите внимание, что соглашение о формате данных, используемое моделью, соответствует соглашению, указанному в вашей конфигурации Keras в ~/.keras/keras.json.

Примечание: каждая Keras Application ожидает определённого типа предварительной обработки входных данных. Для NASNet вызовите tf.keras.applications.nasnet.preprocess_input для ваших входных данных перед передачей их в модель.

Аргументы
`input_shape`	Необязательная кортеж формы, должен быть указан только если `include_top` ложно (в противном случае форма входных данных должна быть `(331, 331, 3)` для NASNetLarge. Она должна содержать ровно 3 канала ввода, а ширина и высота не должны быть меньше 32. Например, `(224, 224, 3)` — это одно допустимое значение.
`include_top`	Включать ли полносвязный слой в верхней части сети.
`weights`	`None` (случайная инициализация) или `imagenet` (веса ImageNet) Для загрузки весов `imagenet`, `input_shape` должно быть (331, 331, 3)
`input_tensor`	Необязательный Keras тензор (т.е. результат `layers.Input()`) для использования в качестве входных изображений для модели.
`pooling`	Необязательный режим пулинга для извлечения признаков, когда `include_top` имеет значение `False`. `None` означает, что результатом модели будет 4D тензор, выход последнего свёрточного слоя. `avg` означает, что к выходу последнего свёрточного слоя будет применено глобальное среднее пулингирование, и таким образом, выход модели будет 2D тензором. `max` означает, что будет применено глобальное максимальное пулингирование.
`classes`	Необязательное количество классов для классификации изображений, должно быть указано только если `include_top` имеет значение true и если аргумент `weights` не указан.
`classifier_activation`	Функция активации, используемая в верхнем слое. Игнорируется, если `include_top=True`. Установите `classifier_activation=None` для возврата логарифмов верхнего слоя. При загрузке предварительно обученных весов, `classifier_activation` может быть только `None` или `"softmax"`.

Возвращает
Экземпляр Keras модели.

Исключения
`ValueError`	в случае неверного аргумента для `weights`, или неверной формы входных данных.
`RuntimeError`	Если попытка запустить эту модель с бэкэндом, который не поддерживает свёртки с разделением.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/applications/nasnet/NASNetLarge