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内置的预训练网络

加载内置的预训练网络并执行迁移学习

Deep Learning Toolbox™ 提供几种适合迁移学习的预训练网络。迁移学习指采用预训练的深度学习网络并对其进行微调以学习新任务的过程。使用迁移学习通常比从头开始训练网络更快、更简单。您可以使用更少的数据量将学习到的特征快速迁移到新任务中。要探索可用的预训练网络,请使用深度网络设计器。有关详细信息,请参阅预训练的深度神经网络

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深度网络设计器设计、可视化和训练深度学习网络

函数

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squeezenetSqueezeNet 卷积神经网络
googlenetGoogLeNet 卷积神经网络
inceptionv3Inception-v3 卷积神经网络
densenet201DenseNet-201 卷积神经网络
mobilenetv2MobileNet-v2 卷积神经网络
resnet18ResNet-18 卷积神经网络
resnet50ResNet-50 卷积神经网络
resnet101ResNet-101 卷积神经网络
xceptionXception 卷积神经网络
inceptionresnetv2预训练 Inception-ResNet-v2 卷积神经网络
nasnetlarge预训练 NASNet-Large 卷积神经网络
nasnetmobile预训练的 NASNet-Mobile 卷积神经网络
shufflenet预训练 ShuffleNet 卷积神经网络
darknet19DarkNet-19 卷积神经网络 (自 R2020a 起)
darknet53DarkNet-53 卷积神经网络 (自 R2020a 起)
efficientnetb0EfficientNet-b0 卷积神经网络 (自 R2020b 起)
alexnetAlexNet 卷积神经网络
vgg16VGG-16 卷积神经网络
vgg19VGG-19 卷积神经网络

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