nasnetlarge
Sintaxis
Descripción
NASNet-Large es una red neuronal convolucional que está entrenada con más de un millón de imágenes de la base de datos [1] de ImageNet. Esta red puede clasificar imágenes en 1000 categorías de objetos (por ejemplo, teclado, ratón, lápiz y muchos animales). Como resultado, la red ha aprendido representaciones ricas en características para una amplia gama de imágenes. El tamaño de la entrada de imagen de la red es de 331 por 331. Para ver más redes preentrenadas en MATLAB®, consulte Redes neuronales profundas preentrenadas.
Puede utilizar classify
para clasificar nuevas imágenes mediante el modelo NASNet-Large. Siga los pasos que se muestran en Clasificar una imagen con GoogLeNet y reemplace GoogLeNet por NASNet-Large.
Para volver a entrenar la red en una nueva tarea de clasificación, siga los pasos indicados en Entrenar redes de deep learning para clasificar nuevas imágenes y cargue NASNet-Large en lugar de GoogLeNet.
Ejemplos
Argumentos de salida
Referencias
[1] ImageNet. http://www.image-net.org
[2] Zoph, Barret, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, and Quoc V. Le. "Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition ." arXiv preprint arXiv:1707.07012 2, no. 6 (2017).
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido en R2019a
Consulte también
Deep Network Designer | vgg16
| vgg19
| googlenet
| trainNetwork
| layerGraph
| DAGNetwork
| resnet50
| resnet101
| inceptionresnetv2
| squeezenet
| densenet201
| nasnetmobile
| shufflenet