Xception
函数keras.applications.Xception(
include_top=True,
weights="imagenet",
input_tensor=None,
input_shape=None,
pooling=None,
classes=1000,
classifier_activation="softmax",
name="xception",
)
实例化 Xception 架构。
参考
对于图像分类用例,请参阅此页面获取详细示例。
对于迁移学习用例,请务必阅读迁移学习和微调指南。
此模型的默认输入图像大小为 299x299。
注意:每个 Keras Application 都需要特定类型的输入预处理。对于 Xception,在将输入传递给模型之前,请对输入调用 keras.applications.xception.preprocess_input
。xception.preprocess_input
将输入像素缩放到 -1 和 1 之间。
参数
None
(随机初始化),"imagenet"
(在 ImageNet 上预训练),或要加载的权重文件的路径。layers.Input()
的输出)用作模型的图像输入。include_top
为 False
时指定(否则输入形状必须为 (299, 299, 3)
。它应该有正好 3 个输入通道,并且宽度和高度不应小于 71。例如,(150, 150, 3)
将是一个有效值)。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块的 4D 张量输出。avg
表示将对最后一个卷积块的输出应用全局平均池化,因此模型的输出将是 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。默认为 1000
。str
或可调用对象。“顶层”使用的激活函数。除非 include_top=True
,否则忽略。设置 classifier_activation=None
以返回“顶层”的 logits。加载预训练权重时,classifier_activation
只能是 None
或 "softmax"
。返回
一个模型实例。