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Code  ›  tensorflow预训练模型有哪些
机器学习 tensorflow 深度学习
https://juejin.cn/s/tensorflow%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B
胡子拉碴的椰子
2 年前
  • Inception-v3：高效的图像识别模型，适用于分类、检测、定位和分割任务。
  • MobileNet：适用于移动设备和嵌入式设备的轻量级图像分类模型。
  • ResNet：具有深度残差学习的高精度图像分类模型。
  • VGG：深度卷积网络，用于图像识别和分类。
  • GloVe：用于自然语言处理（NLP）的预先训练的嵌入模型。
  • Transformer：用于NLP任务的高效预训练模型，如文本生成和机器翻译。
  • BERT：用于NLP任务的预训练模型，可用于文本理解、情感分析和问答等任务。

    • 当然，还有很多其他的预训练模型可供选择，具体选择哪个要根据应用的需求和场景来决定。

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