Deep learning 解释用另一个模型作为参数实例化一个模型的概念？VGFACE（模型='；resnet50'；，include#top=False）_Deep Learning_Conv Neural Network_Resnet

Deep learning 解释用另一个模型作为参数实例化一个模型的概念？VGFACE（模型='；resnet50'；，include#top=False）

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Deep learning 解释用另一个模型作为参数实例化一个模型的概念？VGFACE（模型='；resnet50'；，include#top=False）,deep-learning,conv-neural-network,resnet,Deep Learning,Conv Neural Network,Resnet,我遇到了这一行代码： VGGFace（model='resnet50'，include\u top=False）有人能解释一下这是什么意思吗？据我所知，VGFACE是一个经过训练的模型，用于识别人脸，然后接受另一个模型作为参数。那么我们有两种模式吗？我很困惑提前感谢。事实上，它确实可以识别人脸，但是model参数用于指定使用哪种体系结构，在本例中resnet50，请参阅：我对resnet50不太了解，但它是一个剩余的网络，这意味着最早的一层（通常是输入层）在后一层反馈到网络中，作为一种技术

我遇到了这一行代码：

VGGFace（model='resnet50'，include\u top=False）

有人能解释一下这是什么意思吗？据我所知，VGFACE是一个经过训练的模型，用于识别人脸，然后接受另一个模型作为参数。那么我们有两种模式吗？我很困惑

提前感谢。

事实上，它确实可以识别人脸，但是

model

参数用于指定使用哪种体系结构，在本例中

resnet50

，请参阅：

我对resnet50不太了解，但它是一个剩余的网络，这意味着最早的一层（通常是输入层）在后一层反馈到网络中，作为一种技术来提高大型网络的准确性（这一层大约有150层）

更多细节：

我有点明白你的意思和发生了什么。我真的无法理解它是如何将两者结合起来的。非常感谢您的回答：）