Блог

Я намерен создать классификатор, используя карту объектов, полученную из CNN. Может кто-нибудь подсказать, как я могу это сделать?

Сработает ли это, если я сначала обучу CNN, используя выборки ve и -ve (и, следовательно, получу веса), а затем каждый раз, когда мне нужно классифицировать изображение, я применяю слои conv и объединения для получения карты объектов? Проблема, которую я нахожу в этом, заключается в том, что изображение, которое я хочу классифицировать, может не иметь аналогичной карты объектов, и, следовательно, я не смогу правильно определить расстояние. Поскольку порядок объектов может отличаться в слое.

Вы можете использовать тот же CNN для классификации, если вы использовали (например) перекрестную потерю энтропии — (также известную как softmax с потерей). В этом случае вы должны взять argmax вашего последнего уровня (узла с наибольшим количеством баллов), и это будет класс, заданный сетью. Однако все архитектуры, используемые в машинном обучении, будут ожидать во время тестирования ввода, аналогичного тем, которые используются во время обучения.