NasNetLarge and NasNetMobile

[源文件]

NASNetLarge 函数

keras.applications.NASNetLarge(
    input_shape=None,
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="nasnet_large",
)

实例化一个 ImageNet 模式的 NASNet 模型。

参考文献

• 学习可迁移的架构用于可扩展图像识别 (CVPR 2018)

可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意，模型使用的数据格式约定是在你的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中指定的。

注意：每个 Keras 应用都需要特定的输入预处理。对于 NASNet，在将输入传递给模型之前，请调用 keras.applications.nasnet.preprocess_input 对输入进行预处理。

参数

• input_shape：可选的形状元组，只有当 include_top 为 False 时才需要指定（否则对于 NASNetLarge，输入形状必须是 (331, 331, 3)）。它必须有正好 3 个输入通道，并且宽度和高度应不小于 32。例如，(224, 224, 3) 是一个有效值。
• include_top：是否在网络的顶部包含全连接层。
• weights：None（随机初始化）或 imagenet（ImageNet 权重）。要加载 imagenet 权重，input_shape 应该是 (331, 331, 3)。
• input_tensor：可选的 Keras 张量（即 layers.Input() 的输出），用作模型的图像输入。
• pooling：可选的池化模式，用于当 include_top 为 False 时进行特征提取。
  • None 表示模型的输出将是最后一个卷积层的 4D 张量输出。
  • avg 表示将对最后一个卷积层的输出应用全局平均池化，因此模型的输出将是一个 2D 张量。
  • max 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的图像分类类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。用于“顶部”层的激活函数。除非 include_top=True，否则将被忽略。将 classifier_activation 设置为 None 将返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回

一个 Keras 模型实例。

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NASNetMobile 函数

keras.applications.NASNetMobile(
    input_shape=None,
    include_top=True,
    weights="imagenet",
    input_tensor=None,
    pooling=None,
    classes=1000,
    classifier_activation="softmax",
    name="nasnet_mobile",
)

实例化一个 ImageNet 模式的 Mobile NASNet 模型。

参考文献

• 学习可迁移的架构用于可扩展图像识别 (CVPR 2018)

可以选择加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意，模型使用的数据格式约定是在你的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中指定的。

注意：每个 Keras 应用都需要特定的输入预处理。对于 NASNet，在将输入传递给模型之前，请调用 keras.applications.nasnet.preprocess_input 对输入进行预处理。

参数

• input_shape：可选的形状元组，只有当 include_top 为 False 时才需要指定（否则对于 NASNetMobile，输入形状必须是 (224, 224, 3)）。它必须有正好 3 个输入通道，并且宽度和高度应不小于 32。例如，(224, 224, 3) 是一个有效值。
• include_top：是否在网络的顶部包含全连接层。
• weights：None（随机初始化）或 imagenet（ImageNet 权重）。要加载 imagenet 权重，input_shape 应该是 (224, 224, 3)。
• input_tensor：可选的 Keras 张量（即 layers.Input() 的输出），用作模型的图像输入。
• pooling：可选的池化模式，用于当 include_top 为 False 时进行特征提取。
  • None 表示模型的输出将是最后一个卷积层的 4D 张量输出。
  • avg 表示将对最后一个卷积层的输出应用全局平均池化，因此模型的输出将是一个 2D 张量。
  • max 表示将应用全局最大池化。
• classes：可选的图像分类类别数量，仅当 include_top 为 True 且未指定 weights 参数时才需要指定。
• classifier_activation：一个 str 或可调用对象。用于“顶部”层的激活函数。除非 include_top=True，否则将被忽略。将 classifier_activation 设置为 None 将返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时，classifier_activation 只能是 None 或 "softmax"。
• name：模型的名称（字符串）。

返回

一个 Keras 模型实例。