Xception
keras.applications.xception.Xception(include_top=True, weights=‘imagenet’, input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) 在 ImageNet 上预训练的 Xception V1 模型。
在 ImageNet 上，该模型取得了验证集 top1 0.790 和 top5 0.945 的准确率。
该模型可同时构建于 channels_first (通道，高度，宽度) 和 channels_last（高度，宽度，通道）两种输入维度顺序。
模型默认输入尺寸是 299x299。
参数
include_top: 是否包括顶层的全连接层。 weights: None 代表随机初始化， ‘imagenet’ 代表加载在 ImageNet 上预训练的权值。 input_tensor: 可选，Keras tensor 作为模型的输入（即 layers.Input() 输出的 tensor）。 input_shape: 可选，输入尺寸元组，仅当 include_top=False 时有效（否则输入形状必须是 (299, 299, 3)，因为预训练模型是以这个大小训练的）。它必须拥有 3 个输入通道，且宽高必须不小于 71。例如 (150, 150, 3) 是一个合法的输入尺寸。 pooling: 可选，当 include_top 为 False 时，该参数指定了特征提取时的池化方式。 None 代表不池化，直接输出最后一层卷积块的输出，该输出是一个 4D 张量。 ‘avg’ 代表全局平均池化（GlobalAveragePooling2D），相当于在最后一层卷积块后面再加一层全局平均池化层，输出是一个 2D 张量。 ‘max’ 代表全局最大池化。 classes: 可选，图片分类的类别数，仅当 include_top 为 True 并且不加载预训练权值时可用。 返回
一个 Keras Model 对象。
参考文献
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions License
预训练权值由我们自己训练而来，基于 MIT license 发布。
