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tf.keras.applications.MobileNetV2

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

MobileNetV2アーキテクチャをインスタンス化します。

ノートPCで使用されます

ガイドで使用チュートリアルで使用されます

参照:

必要に応じて負荷の重みImageNetに事前に訓練を受けました。

input_shape あなたは(224、224、3)ない入力画像解像度とモデルを使用したい場合に指定する任意の形状のタプル。これは、まさに3の入力チャネル(224、224、3)を持っている必要があります。あなたはinput_tensorからinput_shape推測したい場合は、このオプションを省略もできます。あなたはinput_tensorとinput_shapeの両方を含めることを選択した場合、彼らが一致した場合、その後input_shapeは、形状が一致しない場合、我々は、エラーがスローされます、使用されます。例えば、 (160, 160, 3)つの有効な値であろう。
alpha 0と1のコントロールネットワークの幅との間のフロート。これはMobileNetV2紙の幅乗数として知られているが、名前はとの一貫性を保つために維持されてapplications.MobileNetV1 Kerasでモデル。

  • 場合alpha <1.0、比例各層におけるフィルタの数を減少させます。
  • 場合alpha > 1.0、比例各層におけるフィルタの数を増加させます。
  • 場合alpha = 1、紙からフィルタの既定の数は、各レイヤで使用されています。
include_top ネットワークの上部に完全に接続された層を含めるかどうかを示すブール。デフォルトはTrue
weights 文字列の1 None (ランダム初期化)、「imagenet」(ImageNetの事前研修)、またはロードするウェイトファイルへのパス。
input_tensor 任意Kerasテンソル(即ち出力layers.Input()モデルの画像入力として使用します)。
pooling 文字列、特徴抽出のためのオプションのプーリングモードinclude_topあるFalse
  • Noneモデルの出力は、最後の畳み込みブロックの4Dテンソル出力されることを意味します。
  • avg世界平均プーリングが最後畳み込みブロックの出力に適用され、したがって、モデルの出力は、2次元テンソルであろうことを意味します。
  • maxのグローバル最大プールが適用されることを意味します。
  • classes 整数、場合にのみ指定する、に画像を分類するクラスのオプションの数include_top Trueで、そして何の場合はweights引数が指定されていません。
    classifier_activation strまたは呼び出し可能。 「トップ」層で使用する活性化関数。いない場合は無視されますinclude_top=True 。セットclassifier_activation=None 「トップ」層のlogitsを返します。
    **kwargs 後方互換性のみ。

    A keras.Modelインスタンス。

    ValueError 無効な引数の場合にはweights 、または無効な入力形状または無効アルファ、行重み=「imagenet」
    ValueError 場合classifier_activationないsoftmaxまたはNone pretrainedトップ層を使用した場合。