Предполагая, что вы не переобучаете начальные слои и просто добавляете выходной слой, нет никакого способа уменьшить количество обучаемых параметров, однако вы можете попытаться бороться с переобучением, добавив слой Dropout между ними или что-то вроде что.
Хотя вы должны иметь в виду, что веса VGG16 были обучены с использованием функции потерь, подходящей для задач классификации (например, категориальной кроссентропии), которая создает у меня впечатление, что ваша модель будет только угадывать длину, основываясь на том, какой объект (который может Можно даже подумать, но большому автомобилю, похожему на насекомое, можно придать меньший размер, чем маленькому автомобилю, похожему на здание).