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tf.keras.applications.ResNet50V2

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

ResNet50V2アーキテクチャをインスタンス化します。

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。モデルで使用されるデータ形式の大会はであなたのKerasの設定で指定されることに注意してください~/.keras/keras.json

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。
weights 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)。
input_shape 場合にのみ指定する任意の形状のタプルは、 include_top偽である(そうでない場合は、入力形状がなければならない(224, 224, 3)'channels_last' )のデータ形式または(3, 224, 224)と( 'channels_first'データ・フォーマット)。まさに3入力チャネルを有するべきであり、幅と高さが32例:よりも小さくてはならない(200, 200, 3)つの有効な値であろう。
pooling 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 クラスのオプションの数がいる場合にのみ指定する、に画像を分類する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。

A keras.Modelインスタンス。