tf.keras.applications.regnet.RegNetX004

Инициализирует архитектуру RegNetX004.

tf.keras.applications.regnet.RegNetX004(
    model_name='regnetx004',
    include_top=True,
    include_preprocessing=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

• Проектирование пространств проектирования сетей (CVPR 2020)

Для случаев использования классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для случаев использования переносного обучения убедитесь, что прочитали руководство по переносному обучению и доработке.

Примечание: Каждый Keras Application ожидает определенного типа предварительной обработки входных данных. Для Regnets предварительная обработка включена в модель с помощью слоя Rescaling. Модели RegNet ожидают, что их входные данные будут представлять собой плавающие или 8-битные тензоры пикселей со значениями в диапазоне [0-255].

Наименование моделей следующее: RegNet<block_type><flops> где block_type — это один из (X, Y) и flops обозначает сотни миллионов операций с плавающей точкой. Например, RegNetY064 соответствует RegNet с блоком Y и 6,4 гигафлопсов (64 сотни миллионов флипсов).