xception
（不推荐）Xception 卷积神经网络
不推荐使用 xception。请改用 imagePretrainedNetwork 函数并指定 "xception" 模型。有关详细信息，请参阅版本历史记录。
说明
Xception 是深度为 71 层的卷积神经网络。您可以从 ImageNet 数据库 [1] 中加载该网络的预训练版本，该版本基于 ImageNet 数据库的超过一百万个图像进行训练。该预训练网络可以将图像分类至 1000 个目标类别（例如键盘、鼠标、铅笔和多种动物）。因此，该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为 299×299。有关 MATLAB® 中预训练网络的详细信息，请参阅预训练的深度神经网络。
net = xception
此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for Xception Network 支持包。如果未安装此支持包，则函数会提供下载链接。
net = xception('Weights','imagenet')net = xception。
lgraph = xception('Weights','none')
示例
下载并安装 Deep Learning Toolbox Model for Xception Network 支持包。
在命令行中键入 xception。
xception
如果未安装 Deep Learning Toolbox Model for Xception Network 支持包，该函数将在附加功能资源管理器中提供所需支持包的链接。要安装支持包，请点击链接，然后点击安装。通过在命令行中键入 xception 来检查安装是否成功。如果安装了所需的支持包，则该函数返回 DAGNetwork 对象。
xception
ans =
DAGNetwork with properties:
Layers: [171×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [182×2 table]使用深度网络设计器可视化网络。
deepNetworkDesigner(xception)
通过点击新建，在深度网络设计器中浏览其他预训练神经网络。
如果需要下载一个神经网络，请在所需的神经网络上暂停，然后点击安装以打开附加功能资源管理器。
输出参量
参考
[1] ImageNet. http://www.image-net.org.
[2] Chollet, François. “Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions.” Preprint, submitted in 2016. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1610.02357.
