Keras 预训练模型是深度学习领域中非常有用的工具，可以帮助我们快速地开始项目。以下是一些常用的 Keras 预训练模型及其应用场景：

1. VGG16

VGG16 是基于 VGG 网络结构的一个预训练模型，适用于图像分类任务。

  • 特点：结构简单，参数较少。
  • 适用场景：图像分类、目标检测等。

VGG16 模型结构图

2. ResNet

ResNet 是一种具有残差学习的深度神经网络，适用于处理高维数据。

  • 特点：能够处理更深的网络结构，提高模型的性能。
  • 适用场景：图像分类、目标检测等。

ResNet 模型结构图

3. InceptionV3

InceptionV3 是 Google 在 2015 年提出的模型，通过多尺度卷积来提高模型的特征提取能力。

  • 特点：多尺度卷积，提高特征提取能力。
  • 适用场景：图像分类、目标检测等。

InceptionV3 模型结构图

4. MobileNet

MobileNet 是一种轻量级的深度神经网络，适用于移动设备和嵌入式设备。

  • 特点：模型参数少，计算量小。
  • 适用场景：图像分类、目标检测等。

MobileNet 模型结构图

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 预训练模型的信息，可以访问我们的 数据科学博客。

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