Я читаю газету Мера восприятия для глубокой калибровки одиночного изображения камеры , где они используют DenseNet с последним слоем, замененным тремя отдельными головками.
Я беру DenseNet от keras:
base_model = DenseNet169(include_top = False, weights = 'imagenet')
установите обучаемое значение False для его слоев и добавьте эти головы следующим образом:
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(4096, activation = 'relu')(x)
psi = Dense(256, activation = 'softmax')(x)
К сожалению, это не сходится вообще: ошибка проверки просто неограниченна, в то время какповышение квалификации.Я совершенно уверен в данных обучения, поэтому моя текущая теория состоит в том, что головы должны быть немного более сложными.
Кто-нибудь реализует эту статью или имеет представление о том, как эти головы должны выглядеть?