Керас - предварительно обученные модели

В этой главе мы узнаем о предварительно обученных моделях в Keras. Начнем с VGG16.

VGG16

VGG16еще одна предварительно обученная модель. Его также обучают с помощью ImageNet. Синтаксис для загрузки модели следующий:

keras.applications.vgg16.VGG16(
   include_top = True, 
   weights = 'imagenet', 
   input_tensor = None, 
   input_shape = None, 
   pooling = None, 
   classes = 1000
)

Размер ввода по умолчанию для этой модели - 224x224.

MobileNetV2

MobileNetV2еще одна предварительно обученная модель. Также обучен уингImageNet.

Синтаксис для загрузки модели следующий:

keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2 (
   input_shape = None, 
   alpha = 1.0, 
   include_top = True, 
   weights = 'imagenet', 
   input_tensor = None, 
   pooling = None, 
   classes = 1000
)

Вот,

alphaконтролирует ширину сети. Если значение меньше 1, уменьшает количество фильтров в каждом слое. Если значение больше 1, увеличивает количество фильтров в каждом слое. Если альфа = 1, на каждом слое используется количество фильтров из бумаги по умолчанию.

Размер ввода по умолчанию для этой модели: 224x224.

InceptionResNetV2

InceptionResNetV2еще одна предварительно обученная модель. Он также обучается с использованиемImageNet. Синтаксис для загрузки модели следующий:

keras.applications.inception_resnet_v2.InceptionResNetV2 (
   include_top = True, 
   weights = 'imagenet',
   input_tensor = None, 
   input_shape = None, 
   pooling = None, 
   classes = 1000)

Эта модель может быть построена как с форматом данных «channels_first» (каналы, высота, ширина), так и с форматом данных «channels_last» (высота, ширина, каналы).

Размер ввода по умолчанию для этой модели: 299x299.

НачалоV3

InceptionV3еще одна предварительно обученная модель. Также обучен уингImageNet. Синтаксис для загрузки модели следующий:

keras.applications.inception_v3.InceptionV3 (
   include_top = True, 
   weights = 'imagenet', 
   input_tensor = None, 
   input_shape = None, 
   pooling = None, 
   classes = 1000
)

Вот,

Размер ввода по умолчанию для этой модели: 299x299.

Заключение

Keras - очень простой, расширяемый и легкий в реализации API нейронной сети, который можно использовать для создания приложений глубокого обучения с абстракцией высокого уровня. Keras - оптимальный выбор для моделей с глубоким наклоном.