tf.keras.applications.vgg16

tf.keras.applications.vgg16是一个预训练的卷积神经网络模型，它是由牛津大学计算机视觉组开发的。该模型在ImageNet数据集上进行了训练，可以用于图像分类、对象检测和图像分割等任务。它包含16个卷积层和3个全连接层，具有140M的参数量。

相关问题

tf.keras.applications

tf.keras.applications是TensorFlow中的一个模块，提供了一些预训练的深度学习模型，包括VGG、ResNet、Inception等。这些模型可以直接用于图像分类、目标检测等任务，也可以作为迁移学习的基础模型。通过tf.keras.applications，用户可以方便地使用这些模型，并进行微调和优化。

tf.keras.applications中提供哪些网络模型

tf.keras.applications中提供了许多预训练的网络模型，包括：

1. VGG16
2. VGG19
3. ResNet50
4. InceptionV3
5. InceptionResNetV2
6. MobileNet
7. MobileNetV2
8. DenseNet
9. NASNetLarge
10. NASNetMobile

这些网络模型都是在ImageNet数据集上进行预训练的，并且可以用于许多计算机视觉任务，如图像分类、对象检测、图像分割等。