北京网站优化公司 卓立海创,wordpress官方主题哪个好,注册服务公司流程和费用,扬州市住房和建设局网站Keras中内置的模型架构主要包括以下几种#xff1a; 1. MobileNet系列#xff08;MobileNetV1, MobileNetV2, MobileNetV3#xff09;#xff1a; - 基本原理#xff1a;MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络。它们使用深度可分离卷积#xff0…Keras中内置的模型架构主要包括以下几种 1. MobileNet系列MobileNetV1, MobileNetV2, MobileNetV3 - 基本原理MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络。它们使用深度可分离卷积depthwise separable convolution来减少参数和计算量。MobileNetV2引入了逆残差结构MobileNetV3则通过神经网络架构搜索NAS进一步优化了模型结构。 - 应用场景移动设备上的图像识别、实时物体检测、图像分割等。 2. ResNet系列ResNet, ResNetV2 - 基本原理ResNet引入了残差学习框架通过残差块和跳跃连接来解决深层网络中的梯度消失问题。ResNetV2则对原始的残差单元进行了改进使其在训练和推理时更加高效。 -应用场景图像分类、视频分析、语音识别等。 3. VGG系列VGG16, VGG19 - 基本原理VGG模型通过堆叠多个卷积层来提取图像特征特点是层数较多卷积核大小固定为3x3。VGG模型的结构简单易于理解但参数量较大。 - 应用场景图像分类、风格迁移、特征提取等。 4. DenseNet - 基本原理DenseNet通过在每个层之间建立密集的连接来提高信息流和参数效率。每个层都会接收前面所有层的特征图作为输入并输出自己的特征图这些特征图会被后续所有层直接使用。 - **应用场景**图像分类、人脸识别、医学图像分析等。 5. **Inception系列**InceptionV3, InceptionResNetV2 - **基本原理**Inception网络通过不同尺寸的卷积和池化操作来提取特征同时使用Inception模块来提高网络的深度和宽度。InceptionResNetV2结合了Inception模块和残差连接。 - 应用场景图像分类、物体检测、人脸识别等。 6. Xception - 基本原理Xception是一个深度可分的卷积神经网络它将传统的卷积分解为深度卷积和逐点卷积以提高参数效率和模型性能。 - 应用场景图像分类、物体检测、视频分析等。 7. NASNet - 基本原理NASNet是通过神经架构搜索NAS算法发现的网络架构旨在自动发现高性能的网络结构。 - 应用场景图像分类、物体检测、图像分割等。 8. EfficientNet - 基本原理EfficientNet通过复合缩放方法优化效率它同时缩放网络的宽度、深度和分辨率以实现更好的性能和效率权衡。 - 应用场景图像分类、物体检测、图像分割等。 9. Transformer - 基本原理Transformer模型基于自注意力机制可以处理序列数据特别是长序列。它通过多头注意力机制和位置编码来捕捉数据中的长距离依赖关系。 - 应用场景自然语言处理如机器翻译、文本生成、时间序列分析、推荐系统等。 10. BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers - 基本原理BERT是一个基于Transformer的双向编码器它在大量文本上进行预训练以学习语言的理解能力。BERT通过掩码语言建模和下一句预测任务来训练。 - 应用场景文本分类、命名实体识别、情感分析、问答系统等。 这些模型架构在Keras中通常都有预训练的版本可以直接用于特征提取或进行微调以适应新的任务。由于Keras是一个开源项目新的模型和架构可能会随着社区的贡献而不断添加。因此上述列表并不是固定不变的而是随着时间而发展和扩展的。
