tf.keras.applications.regnet.RegNetY008

Инициализирует архитектуру RegNetY008.

tf.keras.applications.regnet.RegNetY008(
    model_name='regnety008',
    include_top=True,
    include_preprocessing=True,
    weights='imagenet',
    input_tensor=None,
    input_shape=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation='softmax'
)

Ссылка:

• Проектирование пространства архитектур сетей (CVPR 2020)

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

Для случаев использования трансферного обучения обязательно ознакомьтесь с руководством по трансферному обучению и дообучению.

Примечание: Каждый Keras Application ожидает определённого вида предобработки входных данных. Для Regnets предобработка включена в модель с использованием слоя Rescaling. Модели RegNet ожидают, что их входные данные будут представлять собой float или uint8 тензоры пикселей со значениями в диапазоне [0-255].

Имена моделей следуют следующей схеме: RegNet<block_type><flops> , где block_type — один из (X, Y) , а flops обозначает сотни миллионов операций с плавающей запятой. Например, RegNetY064 соответствует RegNet с блоком Y и 6,4 гигафлопа (64 сотни миллионов флопов).