tf.keras.applications.regnet.RegNetX032

Инициализирует архитектуру RegNetX032.

tf.keras.applications.regnet.RegNetX032(
    model_name='regnetx032',
    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 задач классификации изображений см. эту страницу для подробных примеров.

Для задач обучения с переходом на предварительно обученные модели, ознакомьтесь с руководством по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: Каждый Keras Application ожидает определенного вида предварительной обработки входных данных. Для Regnets предварительная обработка включена в модель с помощью слоя Rescaling. Модели RegNet ожидают ввода в виде тензоров float или uint8, представляющих пиксели со значениями в диапазоне [0-255].

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