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",
)
在 ImageNet 模式下实例化 NASNet 模型。
参考
可选地加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意,模型使用的数据格式约定是您在 Keras 配置 ~/.keras/keras.json
中指定的。
注意:每个 Keras 应用程序都期望特定类型的输入预处理。对于 NASNet,在将输入传递给模型之前,请对输入调用 keras.applications.nasnet.preprocess_input
。
参数
include_top
为 False 时指定(否则 NASNetLarge 的输入形状必须为 (331, 331, 3)
)。它应该恰好有 3 个输入通道,宽度和高度不应小于 32。例如,(224, 224, 3)
将是一个有效值。None
(随机初始化)或 imagenet
(ImageNet 权重)。要加载 imagenet
权重,input_shape
应为 (331, 331, 3)。layers.Input()
的输出)用作模型的图像输入。include_top
为 False
时,用于特征提取的可选池化模式。None
表示模型的输出将是最后一个卷积层的 4D 张量输出。avg
表示将全局平均池化应用于最后一个卷积层的输出,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。include_top
为 True
且未指定 weights
参数时指定。str
或可调用对象。“顶部”层要使用的激活函数。除非 include_top=True
,否则忽略。设置 classifier_activation=None
以返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时,classifier_activation
只能是 None
或 "softmax"
。返回
一个 Keras 模型实例。
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",
)
在 ImageNet 模式下实例化移动 NASNet 模型。
参考
可选地加载在 ImageNet 上预训练的权重。请注意,模型使用的数据格式约定是您在 Keras 配置 ~/.keras/keras.json
中指定的。
注意:每个 Keras 应用程序都期望特定类型的输入预处理。对于 NASNet,在将输入传递给模型之前,请对输入调用 keras.applications.nasnet.preprocess_input
。
参数
include_top
为 False 时指定(否则 NASNetMobile 的输入形状必须为 (224, 224, 3)
)。它应该恰好有 3 个输入通道,宽度和高度不应小于 32。例如,(224, 224, 3)
将是一个有效值。None
(随机初始化)或 imagenet
(ImageNet 权重)。要加载 imagenet
权重,input_shape
应为 (224, 224, 3)。layers.Input()
的输出)用作模型的图像输入。include_top
为 False
时,用于特征提取的可选池化模式。None
表示模型的输出将是最后一个卷积层的 4D 张量输出。avg
表示将全局平均池化应用于最后一个卷积层的输出,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。include_top
为 True
且未指定 weights
参数时指定。str
或可调用对象。“顶部”层要使用的激活函数。除非 include_top=True
,否则忽略。设置 classifier_activation=None
以返回“顶部”层的 logits。加载预训练权重时,classifier_activation
只能是 None
或 "softmax"
。返回
一个 Keras 模型实例。