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Importer des réseaux neuronaux profonds

Charger des réseaux préentrainés prédéfinis et importer des réseaux à partir de plateformes externes

Utilisez l’apprentissage par transfert pour mettre à profit les connaissances offertes par un réseau préentraîné afin d’apprendre de nouveaux patterns dans de nouvelles données. En règle générale, il est bien plus facile et rapide de configurer un réseau pré-entraîné à l’aide de l’apprentissage par transfert que d’en entraîner un à partir de zéro. L’utilisation de réseaux profonds préentraînés vous permet de créer rapidement des modèles pour de nouvelles tâches sans avoir à définir et à entraîner un nouveau réseau, à disposer de millions d’observations ou d’un puissant GPU. Deep Learning Toolbox™ propose plusieurs réseaux préentraînés adaptés à l’apprentissage par transfert. Vous pouvez également importer des réseaux à partir de plateformes externes comme TensorFlow™ 2, TensorFlow-Keras, PyTorch®, le format de modèle ONNX™ (Open Neural Network Exchange) et Caffe.

Workflow d’apprentissage par transfert

Flow chart showing how to reuse a pretrained network. Load a pretrained network, replace final layers, train the network, predict and assess network accuracy, deploy results.
Pretrained Deep Neural Networks

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