NASNetLarge在ImageNet数据集下的配置策略

NASNetLarge是一个基于神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）方法得到的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）模型，在ImageNet数据集上获得了优秀的性能。该模型的配置策略包括搜索空间、搜索算法和评估策略。

1. 搜索空间：

NASNetLarge使用了一个特定的搜索空间来生成模型。该搜索空间由不同的网络操作组成，包括卷积、池化、批量归一化和非线性激活函数等。每个操作都有一系列的候选值，从而形成了一个候选操作集。通过搜索算法从候选操作集中选择合适的操作，生成最终的网络模型。

2. 搜索算法：

NASNetLarge使用了一个强化学习算法来搜索最优的网络结构。该算法主要分为三个步骤：策略表初始化、策略网络更新和候选操作选择。首先，在策略表初始化阶段，根据搜索空间的操作集合初始化一个空的策略表，每个位置记录一个候选操作的概率。然后，在策略网络更新阶段，使用强化学习方法更新策略表，使得策略表能够根据给定的输入图像生成合适的网络结构。最后，在候选操作选择阶段，根据更新后的策略表选择每个位置的候选操作，并组合成最终的网络模型。

3. 评估策略：

在搜索过程中，需要对每个生成的网络模型进行评估，以判断其性能和优劣。NASNetLarge使用了Top-1准确率作为评估策略，即在ImageNet验证集上计算每个模型的Top-1准确率，选取准确率最高的模型作为最终的网络结构。

下面是NASNetLarge的一个使用例子：

from keras.applications.nasnet import NASNetLarge

# 创建NASNetLarge模型
model = NASNetLarge(weights='imagenet', include_top=True)

# 加载并预处理测试图片
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.nasnet import preprocess_input
import numpy as np

img_path = 'test.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(331, 331))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 对测试图片进行分类预测
preds = model.predict(x)

在上述例子中，我们首先使用NASNetLarge类创建了一个NASNetLarge模型，并加载了在ImageNet数据集上预训练的权重。接下来，我们通过image模块加载并预处理了一张测试图片。最后，我们使用模型的predict方法对预处理后的图片进行分类预测，得到了图片所属的类别预测概率。

需要注意的是，由于NASNetLarge模型拥有大量的参数和复杂的网络结构，因此在训练和测试过程中需要使用较大的计算资源和时间。